사용방법
- 다음과 같은 라벨과 값을 사용하여 한 줄에 하나의 그룹을 입력하세요.
대조군: 5.1 4.9 5.0. - 일원 분산분석을 실행하고 에타제곱 및 그룹별 요약 차트와 함께 분산분석표를 읽습니다.
- 전체 F 검정 뒤에 쌍별 비교가 필요하다면, 이 페이지 밖의 사후 검정 절차로 이어서 분석하세요.
그룹화된 원시 값의 일원 분산 분석
상자 보기는 중앙값, 사분위수 및 산포를 강조하므로 F 통계를 읽기 전에 겹치는 부분을 확인할 수 있습니다.
사용 label: values, label, value, value또는 탭으로 구분된 입력입니다. 소수점 이하 자릿수에 쉼표를 사용하는 경우 공백이나 세미콜론으로 값을 구분하세요.
계산을 실행하여 ANOVA 요약을 확인하세요.
분산분석표
| 소스 | SS | df | MS | F | p값 |
|---|
그룹 요약
| 그룹 | n | 평균 | SD | 최소 | 최대 |
|---|
그룹화된 요약 차트
차트는 붙여넣은 입력의 그룹 순서를 따릅니다. 산포와 중첩이 계속 보이도록 p값을 해석하기 전에 먼저 읽어보세요.
계산을 실행하여 요약 차트를 렌더링합니다.
일원 분산분석으로 알 수 있는 것과 알 수 없는 것
일원 분산분석은 “그룹 평균 사이의 변동이 그룹 내부 변동에 비해 큰가?”라는 좁은 질문에 답합니다. 그래서 ANOVA 표는 F 통계량을 만들기 전에 그룹 간 제곱합과 그룹 내 제곱합을 분리합니다.
두 그룹이 등분산 t-검정으로 축소됩니다.
독립 그룹이 2개뿐이면 일원 분산분석과 등분산 2표본 t-검정은 같은 유의성 결과를 냅니다. 분산분석의 F 통계량이 t 통계량의 제곱이기 때문입니다. 이 페이지도 사용할 수 있지만 실제 설계가 2개 그룹뿐이라면 전용 t-검정 계산기가 더 쉽습니다.
효과 크기는 F 검정과 함께 봐야 합니다.
ANOVA 표를 읽은 뒤 통계적 유의성뿐 아니라 실제 크기를 보고 싶다면 효과 크기 계산기에서 에타제곱을 이어서 확인하세요.
사후 비교는 포함하지 않습니다.
유의한 F 검정은 적어도 하나의 평균이 다르다는 사실만 알려 주며, 어느 쌍이 다른지는 알려 주지 않습니다. 이 페이지는 전체 검정과 효과 크기까지만 다루므로, 다음 결정이 쌍별 차이에 달려 있다면 별도의 사후 방법을 사용하세요.
자주 묻는 질문
일원 분산분석은 언제 사용하나요?
하나의 그룹화 요인으로 3개 이상의 독립 그룹 평균을 비교할 때 일원 분산분석을 사용합니다. 그룹이 2개만 있으면 등분산 2표본 t-검정은 F = t 제곱이므로 같은 p값을 제공합니다.
이 페이지에서 사후 검정을 언급하는 이유는 무엇인가요?
ANOVA는 적어도 하나의 그룹 평균이 다른지 알려 주지만 어떤 쌍이 다른지는 식별하지 못합니다. 이 페이지는 전체 F 검정까지만 다루므로, 쌍별 비교가 중요하면 별도의 사후 검정 절차가 필요합니다.
에타제곱은 무슨 뜻인가요?
에타제곱은 일원 분산분석에서 쓰는 간단한 효과 크기입니다. 이 표본에서 그룹 구분이 전체 분산 중 어느 정도를 설명하는지 추정하므로 p값만 볼 때 부족한 크기 정보를 보완합니다.
공유 URL에 내가 붙여넣은 데이터가 포함되어 있나요?
아니요. 공유 URL은 요약 차트 보기와 같은 간단한 표시 설정만 저장합니다. 원시 그룹화된 데이터는 브라우저에 유지됩니다.
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