사후검정(SAS): 그룹 간 차이 검정 방법

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문서 내 토픽

• 1. 사후검정(Post-hoc Test)

  분산분석(ANOVA)을 통해 귀무가설을 기각하여 그룹 간 평균에 차이가 있음을 알 수 있지만, 어느 그룹 간에 구체적으로 차이가 있는지는 분산분석만으로는 알 수 없다. 이를 파악하기 위해 사후검정이 필요하며, 사후검정을 통해 구체적으로 어느 그룹 간에 차이가 있는지 검정할 수 있다.

• 2. 사후검정의 종류

  대표적인 사후검정 방법으로는 Tukey's HSD(Honestly Significant Difference), Duncan, Dunnett, Scheffe, Bonferroni 등이 있다. 각 방법은 서로 다른 특성과 장단점을 가지고 있으며, 연구의 목적과 데이터의 특성에 따라 적절한 방법을 선택하여 사용한다.

• 3. 분산분석(ANOVA)과의 관계

  IF와 ANOVA를 통해 귀무가설을 기각하면 그룹 간 평균에 차이가 있다는 것을 알 수 있다. 그러나 분산분석은 전체 그룹 간의 평균 차이만을 검정하므로, 구체적으로 어느 그룹 간에 차이가 있는지 파악하기 위해서는 사후검정이 필수적이다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 사후검정(Post-hoc Test)

  사후검정은 통계분석에서 매우 중요한 역할을 수행합니다. 분산분석을 통해 집단 간 차이가 통계적으로 유의미하다는 것을 확인한 후, 구체적으로 어느 집단 간에 차이가 있는지를 파악하기 위해 필요합니다. 사후검정 없이는 단순히 '어딘가 차이가 있다'는 결론만 얻게 되어 실질적인 해석이 제한됩니다. 또한 사후검정은 다중비교로 인한 제1종 오류를 통제하면서 동시에 검정력을 유지하려는 목적으로 설계되었으므로, 올바른 통계적 추론을 위해 필수적입니다. 연구자는 자신의 연구 설계와 데이터 특성에 맞는 적절한 사후검정 방법을 선택하여 신뢰할 수 있는 결론을 도출해야 합니다.

• 2. 사후검정의 종류

  사후검정의 종류는 다양하며, 각각의 특성과 적용 조건이 다릅니다. Tukey HSD, Scheffe, Bonferroni, Duncan 등의 방법들은 보수성과 검정력의 정도가 서로 다르므로 상황에 맞게 선택해야 합니다. 표본 크기가 같은 경우와 다른 경우, 사전에 비교할 대비를 정했는지 여부 등에 따라 최적의 방법이 달라집니다. 일반적으로 Tukey HSD는 모든 쌍 비교에 적합하고, Scheffe는 보수적이지만 유연성이 높으며, Bonferroni는 간단하지만 보수적입니다. 연구자는 각 방법의 장단점을 이해하고 자신의 연구 목적과 데이터 특성에 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

• 3. 분산분석(ANOVA)과의 관계

  분산분석과 사후검정은 불가분의 관계에 있습니다. 분산분석은 세 개 이상의 집단 간 평균 차이가 통계적으로 유의미한지를 검정하는 전체적인 검정이며, 사후검정은 분산분석에서 유의미한 결과가 나왔을 때 구체적으로 어느 집단 간에 차이가 있는지를 파악하는 후속 검정입니다. 분산분석의 귀무가설이 기각되었을 때만 사후검정을 수행하는 것이 통계적으로 타당합니다. 이러한 순차적 접근은 다중비교로 인한 제1종 오류를 효과적으로 통제하면서도 실질적인 집단 간 차이를 파악할 수 있게 해줍니다. 따라서 분산분석과 사후검정은 함께 사용될 때 비로소 완전한 통계적 추론이 가능합니다.