|
, 연령층으로만 요인으로 봤을 때에는 연령층간에 급료의 차이가 없다라고 할 수가 없다. 1.실험의목적
2.실험의개요및방법
3.실험의자료
4.통계적모형
5.분산분석결과
6.그래프레의한 교호효과판정
7.다중비교
8.결론
|
|
|
교호작용효과의 파악(Interaction effect identification) : 여러 개의 예측 변수들이 결합하여 목표변수에 작용하는 규칙(교호작용효과)을 파악하고자 하는 경우
ㆍ 범주의 병합 또는 연속형 변수의 이산화(Category merging and discretizing continuous variable) :
|
|
|
효과, 비타민의 효과, 약과 비타민의 교호효과가 0이다
대립가설 : 약의 효과, 비타민의 효과, 약과 비타민의 교호효과가 0이 아니다
2) 이원변량 ANOVA 결과표
Unique Method
Sum of
Squares
df
Mean
Square
F
Sig.
Main Effects
(Combined)
96.000
4
24.000
4.967
.005
M
72.000
2
|
|
|
효과를선별하였고그결과주효과A와 2차 교호작용효과 BD, 3차 교호작용효과 ABD가 유의하다고 나왔다. 나머지는 오차항에 풀링시키고 재분석 결과 A, B*D, A*B*D가 유의함을 확인하고 2차 실험의 요인으로 선정하였다.
1차 실험에서의 교호작용효과
|
|
|
변동에 대해 70.78%의 높은 설명력을 보여주고 있다. 이것의 의미는 이번 회귀분석으로 인해 각 독립변수에 대해 금년 매출총액을 추정하는 데 있어 70.86% 정확도를 갖는다는 것이다.
분산분석
자유도
제곱합
제곱평균
F 비
유의한 F
회귀
3
2.79E+1
|
|
메뉴펼치기
