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모두 같은 분산을 가져야 한다.(Homogeneity of Variance)
각 집단들의 분산이 같지 않으면 분산을 사용하는 분산분석법을 사용하여 여러 집단의 검증을 실시할 수 없다. 001. 카이제곱 검정
002. T-test
003. 분산분석(ANOVA : Analysis of Variance)
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t-test, ANOVA로 분석하였다.
=> t검정(t-test) : 우선 손씻기 수행도에서 두 집단간의 평균 차이를 비교한것은 성별, 결혼이다. 성별은 남과여, 그리고 결혼은 미혼과 기혼으로 평균차이를 검증하였다.
ANOVA : 세집단 이상의 평균의 차이를 비교할
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예시
1) 가설설정
2) 유의수준 설정
3) 검증통계량
4) 결과분석
2. 비모수검증방법: 크루스칼-왈리스 검증
다중분산분석(MANOVA: multipulate analysis of variance)
1. 예시
1) 가설설정
2) 유의수준 설정
3) 검증통계량
4) 결과분석
사후검정
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검정>
#데이터 읽기, 카이제곱 검정
x=matrix(c(47768,6253,27098,12485,7278,28853,8751,30084,10005,3892),
nc=2)
(y=chisq.test(x))
<회귀분석>
#데이터
data.set=read.csv(file=\"C:/R/table3.csv\", head=T, sep=\',\') ; data.set
#독립변수
life=cbind(data.set$life) ; life
cancer.1=cbind(data.set
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9. 확률변수와 확률분포
10. 정규분포의 의의 및 특성
11. 중심극한정리
12. 가설검정
13. 통계오류의 종류
14. 유의수준과 임계치
15. 검정통계량
16. 자유도
17. 카이스퀘어 테스트
18. 분산분석
19. 회귀분석
20. 상관분석
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T-test 결과 76
<표 4-6> 연령별 노조몰입 ANOVA 결과 76
<표 4-7> 직급별 노조몰입 ANOVA 결과 77
<표 4-8> 노조내 지위별 노조몰입 ANOVA 결과 78
<표 4-9> 노조가입 시기별 노조몰입 ANOVA 결과 79
<표 4-10> 근속기간별 직무 ANOVA 결과 80
<표 4-11> 직급별 직무
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그리고 학점이 높을수록 통학시간이 짧았고, 통학시간이 낮을수록 학점이 높은 것으로 나타났다. 또한, 전공시간이 높을수록 전공외 시간이 높고, 전공외 시간이 높을수록 전공시간이 높은 것으로 나타났다.
제언
본 연구의 결과를 토대로 다
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ANOVA, 카이제곱 검증, 회귀분석 등
- 윤리적 고려
연구 참여자의 동의 획득: 연구 참여 목적, 과정, 위험 및 이익 충분히 설명
익명성 보장: 개인정보 보호, 연구 결과에서 개인 식별 불가능
연구 과정에서 발생할 수 있는 위험 최소화: 안전한 연
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