실생활에서 anova를 활용한 4가지 예

종종 학생들은 학교에서 특정 주제에 대해 배울 때 다음과 같은 질문을 하게 됩니다.

“실생활에서 이런 게 언제 쓰이나요?” »

특정 기술과 방법이 너무 모호해 실제 상황에 실제로 적용되는 것을 상상하기 어려운 통계의 경우가 종종 있습니다.

그러나 ANOVA (“analytic of variance”의 줄임말)는 실제로 실생활의 다양한 분야에서 늘 사용되는 기법입니다.

이 기사에서는 ANOVA가 무엇인지에 대해 간략하게 설명하고 실제 상황에서 어떻게 사용되는지에 대한 네 가지 예를 공유합니다.

분산 분석이란 무엇입니까?

ANOVA (“분산 분석”)는 세 개 이상의 독립적인 그룹의 평균 간에 유의미한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 가장 일반적인 두 가지 유형의 ANOVA는 일원 분산 분석과 양방향 분산 분석입니다.

일원 분산 분석은 요인이 반응 변수에 미치는 영향을 확인하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 세 가지 다른 학습 기술이 평균 시험 점수에 영향을 미치는지 알고 싶을 수 있습니다. 평균 시험 점수에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 일원 분산 분석을 수행할 수 있습니다.

양방향 ANOVA는 두 요인이 반응 변수에 미치는 영향을 확인하고 두 요인 사이에 반응 변수에 대한 상호 작용이 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 성별과 다양한 운동 수준이 평균 체중 감량에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶을 수 있습니다. 알아보기 위해 양방향 ANOVA를 수행하겠습니다.

Three-way ANOVA, Four-way ANOVA 등의 수행도 가능합니다. 그러나 이는 훨씬 드물며 너무 많은 요인이 사용되면 ANOVA 결과를 해석하기 어려울 수 있습니다.

이제 ANOVA가 실제 생활에서 실제로 사용되는 네 가지 예를 공유하겠습니다.

실제 분산 분석 예시 #1

대규모 농업 운영에서는 세 가지 비료 중 어느 것이 가장 높은 수확량을 제공하는지 이해하려고 합니다. 그들은 각 비료를 10개의 다른 밭에 뿌리고 성장기가 끝날 때 총 수확량을 측정합니다.

이 세 가지 비료로 인한 평균 수확량에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 이해하기 위해 연구자들은 “비료 유형”을 요인으로 사용하고 “작물 수확량”을 반응으로 사용하여 일원 분산 분석을 수행할 수 있습니다.

ANOVA의 전체 p-값이 유의 수준(보통 0.10, 0.05 및 0.01 사이에서 선택됨)보다 작은 경우 세 가지 비료 간의 작물 평균 성능에 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 결론을 내릴 수 있습니다. 그런 다음 사후 테스트를 수행하여 어떤 비료가 가장 높은 평균 수확량을 가져오는지 정확히 결정할 수 있습니다.

실제 분산 분석 예 #2

의학 연구자들은 네 가지 약물이 환자의 평균 혈압 감소를 다르게 일으키는지 알고 싶어합니다. 그들은 무작위로 20명의 환자에게 한 달 동안 각 약물을 사용하도록 할당한 다음 환자가 약물 사용을 시작하기 전후의 혈압을 측정하여 각 약물의 평균 혈압 감소를 결정했습니다.

이러한 약물로 인한 평균 혈압 감소에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 이해하기 위해 연구자들은 “약물 유형”을 요인으로 사용하고 “혈압 감소”를 요인으로 사용하여 일원 분산 분석을 수행할 수 있습니다. 답변으로.

ANOVA의 전체 p-값이 유의 수준보다 낮으면 네 가지 약물 간의 평균 혈압 감소에 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그런 다음 사후 테스트를 수행하여 어떤 약물이 상당히 다른 결과를 초래하는지 정확하게 확인할 수 있습니다.

실제 분산 분석 예시 #3

한 식료품 체인점에서는 세 가지 유형의 광고가 평균 매출에 서로 다른 영향을 미치는지 알고 싶어합니다. 그들은 한 달 동안 10개의 서로 다른 매장에서 각 유형의 광고를 사용하고 월말에 각 매장의 총 매출을 측정합니다.

이 세 가지 광고 유형 간의 평균 매출에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 연구원은 “광고 유형”을 요인으로, “판매”를 응답 변수로 사용하여 일원 분산 분석을 수행할 수 있습니다.

ANOVA의 전체 p-값이 유의 수준보다 낮으면 세 가지 광고 유형 간의 평균 매출에 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. 그런 다음 사후 테스트를 수행하여 어떤 유형의 광고가 크게 다른 결과를 가져오는지 정확히 확인할 수 있습니다.

실제 분산 분석 예 #4

생물학자들은 다양한 수준의 태양 노출(태양 없음, 낮은 태양, 중간 태양, 높은 태양)과 물 주는 빈도(매일, 매주)가 주어진 식물의 성장에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶어합니다. 이 경우 두 가지 요인(태양 노출 수준과 물의 빈도)이 관련되어 있으므로 양방향 ANOVA를 수행하여 두 요인 중 하나가 식물의 성장에 중요한 영향을 미치는지, 두 가지 요소가 서로 관련되어 있습니다.

ANOVA의 결과는 각 개별 요인이 식물 성장에 중요한 영향을 미치는지 여부를 알려줍니다. 이 정보를 통해 생물학자는 태양 노출 수준 및/또는 물주기 빈도가 최적의 성장으로 이어지는 정도를 더 잘 이해할 수 있습니다.

결론

ANOVA는 다양한 실제 상황에서 사용되지만 가장 일반적인 상황은 다음과 같습니다.

• 소매: 매장에서는 다양한 유형의 프로모션, 매장 레이아웃, 광고 전략 등을 이해하고 싶어하는 경우가 많습니다. 관련이 있습니다. 다양한 매출로 이어집니다. 이것이 바로 ANOVA가 설계된 분석 유형입니다.
• 의료: 연구자들은 종종 다양한 약물이 환자에게 다르게 영향을 미치는지 알고 싶어하므로 이러한 상황에서는 단방향 또는 양방향 ANOVA를 사용하는 경우가 많습니다.
• 환경 과학: 연구자들은 다양한 수준의 요인이 식물과 야생 동물에 어떻게 영향을 미치는지 이해하고 싶어하는 경우가 많습니다. 이러한 유형의 분석 특성으로 인해 ANOVA가 자주 사용됩니다.

따라서 다음에 누군가가 ANOVA가 실제 생활에서 언제 사용되는지 묻는다면 주저하지 말고 이 예를 참조하세요!

추가 리소스

일원 분산 분석 소개
양방향 ANOVA 소개
ANOVA, ANCOVA, MANOVA 및 MANCOVA의 차이점