Python 기초 통계

Python으로 하는 기초 통계 분석법


수강중

27. 이원분산분석 결과 보고

동영상이 없는 텍스트 강의 자료입니다.
  • 기본적인 절차는 일원분산분석과 같음
  • 일원분산분석과 비교해서 상호작용효과를 검증/분석하는게 중요
  • 상호작용효과가 유의미한 경우, 단순효과분석 결과를 상세하게 첨부

two-way ANOVA 결과 보고 예시:

time에 대하여 poison과 treat를 요인으로 하는 이원분산분석을 실시한 결과, poison의 주효과는 유의미하였으며(F(2, 36) = 23.222, p < 0.05), treat의 주효과 또한 유의미하였으나(F(3, 36) = 13.806, p < 0.05), poison과 treat의 유의미한 상호작용효과는 발견할 수 없었다(F(6, 36) = 1.874, p > 0.05).

만약 상호작용이 유의미했다면, 다음과 같이 단순효과분석 결과를 첨부하여야 함

poison과 treat의 유의미한 상호작용 효과에 대하여 단순효과분석을 실시한 결과, poison이 1인 집단에서는 treat의 단순 주효과는 유의미하였고(F(3,36) = 6.8031, p < 0.05), poison이 2인 집단도 treat의 단순 주효과는 유의미하였으나(F(3,36) = 10.0367, p < 0.05), poison이 3인 집단에서는 treat의 단순 주효과가 유의미하지 않았다(F(3,36) = 0.7145, p > 0.05).