분산분석 (ANalysis Of VAriance : ANOVA)

목차

1. 분산분석의 정의
2. 사전비교와 사후검정
3. 분산분석의 결과에 따른 해석 방법
4. 분산분석에서 주의할 점

본문내용

기 때문이다. 분산분석에서는 비교의 조건과 기준을 정확하게 설정해야 한다. 또한 비교하고자 하는 대상 집단이 제한적이어야 한다.
분산분석에서 비교하고자 하는 대상을 독립변수라고 한다. 분산분석에서 비교 대상이 되는 독립변수의 변수값은 범위가 제한적이고 명목데이터(성별, 학력, 직업 등) 성향을 가지고 있어야 한다. 그리고 서열 데이터의 성향을 가진 변수도 분산분석의 독립변수가 될 수 있다. 비교의 기준이 되는 변수는 수치화하기 쉬어야 하며 수치화한 데이터의 내용도 다양해야 한다. 이 비교의 기준을 분산분석에서는 종속변수라고 정의한다. 종속변수는 비율 데이터의 성향을 가지고 있어야 하고, 등간 데이터의 성향은 반드시 가지고 있어야 한다.
속담에 ‘무덤까지 들고 갈 비밀은 없다’란 말이 있습니다. 거짓말은 언젠가 밝혀진다는 이야기겠지요. 마찬가지로 신뢰도를 고무줄처럼 늘여서 여론조사 결과를 억지로 증명하려고 해도 결국은 진실이 드러나고 맙니다. 실뢰도를 조작하여 ‘의미 없는 통계’ ‘의미 있는 통계’로 바꾸었다고 칩시다. 어떤 결과가 초래될 까요? 이것은 곧 여론을 왜곡하는 일입니다. 한마디로 사회적 한문적 범죄다. 뿐만 아니라 결국 자신도 피해자가 된다.

키워드

분산분석,   ANalysis Of VAriance,   ANOVA,   통계분석,   통계분석의 종류,   통계분석 기법의 종류