일원배치법

소개글

셋 이상의 모집단 간 평균을 비교하는 방법으로 널리 쓰이는 방법으로 분산분석이 있다.
반응변수의 값이 변동하는 것이 여러 요인이 있으나 분산분석에서는 모집단의 차이에서 발생하는 변동과 알 수 없거나 무시할 수 있는 요인 또는 오차에 기인한 변동으로 나누어 생각한다.
파악할 수 없는 요인에 의한 변동에 비하여 파악할 수 있는 요인에 의한 변동이 클수록 파악할 수 있는 요인 간의 차이가 크다고 할 수 있다.
하나의 실험 요인(One-way)를 여러 수준으로 나누어 실험 한 뒤에, 각 실험 조건 별로 평균의 차이가 있는지를 확인하거나 여러 모집단의 차이가 있는지를 확인하는 분석을 일원 배치법 혹은 일원 분산분석이라 한다.

목차

1. 일원배치법 (One-way ANOVA) 개요
2. 모형
3. 가설
4. 변동의 분해

본문내용

셋 이상의 모집단 간 평균을 비교하는 방법으로 널리 쓰이는 방법으로 분산분석이 있다.
반응변수의 값이 변동하는 것이 여러 요인이 있으나 분산분석에서는 모집단의 차이에서 발생하는 변동과 알 수 없거나 무시할 수 있는 요인 또는 오차에 기인한 변동으로 나누어 생각한다.
파악할 수 없는 요인에 의한 변동에 비하여 파악할 수 있는 요인에 의한 변동이 클수록 파악할 수 있는 요인 간의 차이가 크다고 할 수 있다.
하나의 실험 요인(One-way)를 여러 수준으로 나누어 실험 한 뒤에, 각 실험 조건 별로 평균의 차이가 있는지를 확인하거나 여러 모집단의 차이가 있는지를 확인하는 분석을 일원 배치법 혹은 일원 분산분석이라 한다.

참고 자료

셋 이상의 모집단 간 평균을 비교하는 방법으로 널리 쓰이는 방법으로 분산분석이 있다.
반응변수의 값이 변동하는 것이 여러 요인이 있으나 분산분석에서는 모집단의 차이에서 발생하는 변동과 알 수 없거나 무시할 수 있는 요인 또는 오차에 기인한 변동으로 나누어 생각한다.
파악할 수 없는 요인에 의한 변동에 비하여 파악할 수 있는 요인에 의한 변동이 클수록 파악할 수 있는 요인 간의 차이가 크다고 할 수 있다.
하나의 실험 요인(One-way)를 여러 수준으로 나누어 실험 한 뒤에, 각 실험 조건 별로 평균의 차이가 있는지를 확인하거나 여러 모집단의 차이가 있는지를 확인하는 분석을 일원 배치법 혹은 일원 분산분석이라 한다.