양방향 anova에서 f 값을 해석하는 방법

양방향 ANOVA는 두 변수로 분할된 세 개 이상의 독립 그룹의 평균 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

양방향 ANOVA를 수행할 때마다 다음과 같은 요약 테이블이 생성됩니다.

표의 각 F 값은 다음과 같이 계산됩니다.

• F 값 = 평균 제곱/잔차 평균 제곱

각 F 값에는 해당하는 p 값도 있습니다.

p-값이 특정 임계값(예: α = 0.05)보다 낮으면 해당 요인이 측정 중인 결과에 통계적으로 유의미한 영향을 미친다고 결론을 내립니다.

다음 예는 실제로 양방향 ANOVA에서 F 값을 해석하는 방법을 보여줍니다.

예: 양방향 ANOVA에서 F 값 해석

운동 강도와 성별이 체중 감량에 영향을 미치는지 확인하고 싶다고 가정해 보겠습니다.

우리는 남성 30명, 여성 30명을 무작위로 10명씩 무작위로 할당하여 한 달 동안 운동을 하지 않거나 가벼운 운동 또는 격렬한 운동 프로그램을 따르는 실험에 참여하도록 모집하고 있습니다.

그런 다음 통계 소프트웨어를 사용하여 양방향 ANOVA를 수행하고 다음 결과를 얻습니다.

출력의 각 F 값을 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

성별 :

• F 값은 다음과 같이 계산됩니다: MS 성별 / MS 잔차 = 15.8 / 1.41 = 11.197 .
• 해당 p-값은 .0015 입니다.
• 이 p-값은 0.05보다 작으므로 성별이 체중 감소에 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 결론을 내립니다.

운동 :

• F 값은 다음과 같이 계산됩니다: MS 운동 / MS 잔차 = 252.78 / 1.41 = 179.087 .
• 해당 p-값은 <.0000 입니다.
• 이 p-값은 0.05보다 작으므로 운동이 체중 감량에 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 결론을 내립니다.

성별 * 운동 :

• F 값은 다음과 같이 계산됩니다. MS 성별 * 운동 / MS 잔차 = 6.5 / 1.41 = 4.609 .
• 해당 p-값은 0.0141 입니다.
• 이 p-값은 0.05보다 작기 때문에 성별과 운동 간의 상호 작용이 체중 감량에 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 결론을 내렸습니다.

이 특정 예에서는 두 요인(성별 및 운동) 모두 반응 변수(체중 감소)에 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤으며 두 요인 간의 상호작용도 반응 변수에 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤습니다.

참고 : 교호작용 효과가 통계적으로 유의한 경우 교호작용 그래프를 생성하여 두 요인 간의 상호작용을 더 잘 이해하고 두 요인이 반응 변수에 어떻게 영향을 미치는지 정확하게 시각화할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 다양한 통계 소프트웨어를 사용하여 양방향 ANOVA를 수행하는 방법을 설명합니다.

Excel에서 양방향 ANOVA를 수행하는 방법
R에서 양방향 ANOVA를 수행하는 방법
Python에서 양방향 ANOVA를 수행하는 방법
SPSS에서 양방향 ANOVA를 수행하는 방법