사후분석 - 다중비교(multiple Comparison)

소개글

통계학 중 사후 분석에 다중비교에 대한 내용 입니다. 전문적으로 하는 전공분야가 아니라 간단하게 각 방법별로 내용 정리 되어 있습니다

목차

1. Scheffe 검정
2. Bonferroni 수정
3. Duncan 검정
4. Least Significant Difference 검정
5. Student Newman-Keuls
6. Tukey`s Honestly Significant Difference (Tukey의 정직유의차)
7. Tukey`s Wholly Significance (Tukey`s b 방법)

본문내용

분산분석에서는 여러 집단일 경우 F-검정 결과 집단 간 차이가 있다고 하더라도 세부
집단들 간의 차이 검정이 없으면 활용하기 어렵다. 그러므로 각 집단별로 두 집단씩 차이 검정을 시행하여 차이가 나는 집단과 그렇지 않은 집단을 검정하는 것을 다중비교(Multi Comparison)라고 한다. 대표적인 사후분석에는 다중비교(multiple Comparison)가 있다.
분산분석에서 통계적으로 유의한 결과가 나오면 어느 집단과 어느 집단이 차이가 있는지를 알아야 하며, 이를 위해 집단 간 비교를 하는 것을 다중비교라고 한다.

다중비교 방법에는 여러 가지가 있는데, 이 방법들은 모두 여러 집단을 반복해서 비교하더라도 전체적인 제 1종 오류의 크기 α가 기대하는 수준을 넘지 않도록 하는데 그 목적이 있다.

여러 번 비교하기 때문에 증가하는 제 1종 오류 α를 각기 조금씩 다른 방법으로 조절하여, 두 평균 간의 차이 중 주어진 수준 α에서 유의하다고 생각할 수 있는 차이인 ‘최소유의차(LSD : least significant difference)`를 구하던가, 또는 그 최소유의차를 구하기
위한 계수를 서로 다른 방법으로 구함으로써 평균들을 비교하는 것이다.

두 평균의 차이가 최소유의차보다 크면 두 집단의 평균은 통계적으로 유의하게 다른 것이고, 작으면 서로 다르다고 할 수 없다.

다중비교 방법에는 LSD방법, Duncan방법, Tukey방법, Scheffe방법, Bonferroni 방법 등 여러 가지가 있는데, 일반적으로 다음과 같은 두 가 지로 분류된다.

참고 자료

없음