사용방법
- 다음과 같은 라벨과 값을 사용하여 한 줄에 하나의 그룹을 입력하세요.
Control: 5.1 4.9 5.0. - 일원 분산 분석을 실행하고 에타 제곱 및 그룹화된 요약 차트와 함께 분산 분석 테이블을 읽습니다.
- 전체 F 테스트가 후속 결정에 중요한 경우 쌍별 후속 조치가 아직 여기에 포함되지 않았으므로 이 페이지 외부의 사후 작업 흐름으로 이동하세요.
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 | 에프 | p-값 |
|---|
그룹 요약
| 그룹 | 엔 | 평균 | SD | 최소 | 맥스 |
|---|
그룹화된 요약 차트
차트는 붙여넣은 입력의 그룹 순서를 따릅니다. 확산과 중첩이 계속 표시되도록 p-값을 해석하기 전에 읽어보십시오.
계산을 실행하여 요약 차트를 렌더링합니다.
일원 분산 분석이 수행하는 작업과 수행하지 않는 작업
일원 분산 분석은 다음과 같은 좁은 질문에 답합니다. 그룹 평균 간의 변동이 그룹 내부 변동에 비해 큽니까? 그렇기 때문에 ANOVA 테이블은 F 통계를 생성하기 전에 그룹 간 제곱합과 그룹 내 제곱합을 분리합니다.
두 그룹이 등분산 t-검정으로 축소됩니다.
2개의 독립 그룹만 있는 경우 일원 분산 분석과 등분산 2표본 t 검정은 동일한 유의성 결과를 나타냅니다. 왜냐하면 분산 분석 F 통계는 단지 제곱 t 통계이기 때문입니다. 이 페이지는 여전히 작동하지만 전용 t-테스트 계산기 디자인에 실제로 그룹이 2개만 있으면 더 쉽습니다.
효과 크기는 F 테스트 옆에 속합니다.
ANOVA 테이블을 읽은 후 다음을 사용하십시오. 효과 크기 계산기 통계적 유의성보다는 실제 크기 전용 페이지에서 에타제곱을 원할 때.
이 릴리스에는 사후 비교가 포함되지 않습니다.
유의미한 F 검정은 어느 쌍이 다른지가 아니라 적어도 하나의 평균이 다르다는 것을 알려줍니다. 이 첫 번째 릴리스는 전체 테스트 및 효과 크기에서 중지되므로 다음 결정이 쌍별 차이에 따라 달라지는 경우 다른 곳에서 사후 방법을 실행하십시오.
자주 묻는 질문
일원 분산 분석은 언제 사용해야 합니까?
하나의 그룹화 요인을 사용하여 3개 이상의 독립 그룹에 대한 평균 결과를 비교하려면 일원 분산 분석을 사용합니다. 그룹이 2개만 있는 경우 등분산 2-표본 t-검정은 F = t 제곱이므로 동일한 p-값을 제공합니다.
이 페이지에서 사후 테스트를 언급하는 이유는 무엇입니까?
ANOVA는 적어도 하나의 그룹 평균이 다른지 여부를 알려 주지만 어떤 쌍이 다른지는 식별하지 못합니다. 이 첫 번째 릴리스는 전체 F 테스트에서 중지되므로 쌍별 후속 조치가 중요한 경우 이 페이지 외부의 사후 절차가 여전히 필요합니다.
에타제곱은 무슨 뜻인가요?
에타 제곱은 일원 분산 분석에 대한 간단한 효과 크기 측정입니다. 이 표본에서 그룹 구성원이 설명하는 전체 분산의 비율을 추정하므로 크기 보기로 p-값을 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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설명(선택사항)
부하를 줄이기 위해 필요할 때만 주석을 가져옵니다.