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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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검정통계량
요인
제곱합(변동)
자유도
평균제곱
요인
오차
⑤ 분산분석표 (ANOVA table)
9. 평균제곱의 기대값
① 데이터의 성질
, : 상수 (; 모수인자인 경우 는 상수)
즉,
→
②
, : 확률변수 의 함수인 통계량
→
∴
∴
③
, : 확률변수 의 함
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검정-ANOVA분석
본 연구가 남성 구매자, 여성 구매자, 남성 비구매자 집단 간의 차이가 있을 것이라는 생각을 기본적인 가정으로 전제 하고 있다. 따라서 각 집단 간의 차이가 어느 정도 있는가를 알아보기 위해 ANOVA 분석을 하였다.
3-5-1. 지각
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ANOVA)
1) 활용방법
t-검정은 두 집단 간의 평균을 비교할 때 사용하는 통계방법이다. 세 개 이상 집단의 평균을 비교할 때 사용하는 것이 바로 분산분석(변량분석 또는 ANOVA)이다. 이 중 일원배치 분산분석(일원변량분석 또는 One-Way ANOVA)은 독립
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검정할 수 있다. 이를 통해 분석 과정에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하고, 더 효율적으로 결론을 도출할 수 있다. 분산분석은 단일 요인의 효과를 평가하는 일원분산분석(one-way ANOVA)과 두 개 이상의 요인 간 상호작용을 평가하는 이원분산
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요인분석 결과
<표 2-2> 기대의 요인분석 결과
<표 2-3> 중요도에 대한 요인 분석 결과.
<표 3-1> 분석에 사용된 변수 요약
<표 3-2> BCC모형 분석결과
<표 3-3> 규모별 효율성
<표 3-4> 규모별 ANOVA 검정결과
<표 3-5> 규모의 경제성 계측결과
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기본반
2.898
.962
심화반
2.993
.992
합계
2.910
.965
[표8]은 사후검정을 통한 다중비교 결과이다. 이미 앞선 분석에서 요인 변수별 유의확률이 모두 유의수준 0.05를 넘었기 때문에, 각 요인에 대한 수준반 별 차이 또한 유의확률이 모두 유의수준 0.05
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방법을 모두 시도한 뒤 결과를 비교해 발표하자고 제안했고, 결과적으로 발표 평가에서도 두 가지 시도가 모두 좋은 평가를 받았습니다.
11. SPSS나 Python, R 등 데이터 도구 사용 경험은 있나요?
SPSS는 t-검정, ANOVA, 회귀분석까지 능숙하게 다룰
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