Python 기초 통계

Python으로 하는 기초 통계 분석법


수강중

23. 일원분산분석 결과 보고

동영상이 없는 텍스트 강의 자료입니다.

사후분석을 진행한 경우

  1. 전체 모형에 대한 분석결과 보고
  2. 사용한 사후분석 방법에 대한 보고
  3. 유의미한 사후분석 결과들에 대한 보고

group에 따른 weight의 평균 차이는 유의미하였다(F(2, 27) = 4.846, p < 0.05). Tukey의 HSD를 이용하여 사후분석을 실시한 결과, trt1 조건과 trt2 조건에서 유의미한 평균 차이가 있었다(p < 0.05).

계획비교를 진행한 경우

  1. 사전 가설(들)에 대한 소개
  2. 대비계수 작성 과정에서의 특이사항 소개 (예. 표본의 비율 차이를 반영하였는지의 여부 등)
  3. 전체 모형에 대한 분석결과 보고
  4. 각 대비계수의 분석 결과 보고
  5. 4의 결과에 따른 각 사전 가설에 대한 평가/논의

대비계수를 이용하여 control group과 treatment group 간에 차이가 있는지, 또 treatment group 간에 차이가 있는지 알아보기로 하였다. 분석 결과, group에 따른 weight의 평균 차이는 유의미하였다(F(2, 27) = 4.846, p < 0.05). 구체적으로 살펴보면, 우리의 예상과 달리 control group과 treatment group 들 간에는 유의미한 차이를 발견할 수 없었다(t(27) = -0.255, p > 0.05). 하지만 trt1 group과 trt2 group의 평균 차이는 유의미했다(t(27) = -3.103, p < 0.05).