R에서 클러스터링된 표준 편차를 계산하는 방법

합동 표준 편차는 단순히 두 개 이상의 독립 그룹의 표준 편차에 대한 가중 평균입니다.

통계에서는 두 모집단의 평균이 동일한지 여부를 검정하는 데 사용되는 2-표본 t-검정 에서 가장 일반적으로 나타납니다.

두 그룹의 군집 표준 편차를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

합동 표준 편차 = √ (n ₁ -1)s ₁ ² + (n ₂ -1)s ₂ ² / (n ₁ +n ₂ -2)

금:

• _n1 , _n2 : 각각 그룹 1과 그룹 2의 샘플 크기입니다.
• s ₁ , s ₂ : 각각 그룹 1과 그룹 2의 표준 편차입니다.

다음 예에서는 R의 두 그룹 간의 군집 표준 편차를 계산하는 두 가지 방법을 보여줍니다.

방법 1: 군집화된 표준 편차를 수동으로 계산

두 샘플에 대해 다음과 같은 데이터 값이 있다고 가정합니다.

• 샘플 1 : 6, 6, 7, 8, 8, 10, 11, 13, 15, 15, 16, 17, 19, 19, 21
• 샘플 2 : 10, 11, 13, 13, 15, 17, 17, 19, 20, 22, 24, 25, 27, 29, 29

다음 코드는 이러한 두 샘플 간의 합동 표준 편차를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #define two samples
data1 <- c(6, 6, 7, 8, 8, 10, 11, 13, 15, 15, 16, 17, 19, 19, 21)
data2 <- c(10, 11, 13, 13, 15, 17, 17, 19, 20, 22, 24, 25, 27, 29, 29)

#find sample standard deviation of each sample
s1 <- sd (data1)
s2 < -sd (data2)

#find sample size of each sample
n1 <- length (data1)
n2 <- length (data2)

#calculate pooled standard deviation
pooled <- sqrt (((n1-1)*s1^2 + (n2-1)*s2^2) / (n1+n1-2))

#view pooled standard deviation
pooled

[1] 5.789564

합동 표준편차는 5.789564 입니다.

방법 2: 패키지를 사용하여 군집화된 표준 편차 계산

R에서 두 샘플 사이의 합동 표준 편차를 계산하는 또 다른 방법은 effectize 패키지의 sd_pooled() 함수를 사용하는 것입니다.

다음 코드는 실제로 이 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 library (effectsize)

#define two samples
data1 <- c(6, 6, 7, 8, 8, 10, 11, 13, 15, 15, 16, 17, 19, 19, 21)
data2 <- c(10, 11, 13, 13, 15, 17, 17, 19, 20, 22, 24, 25, 27, 29, 29)

#calculate pooled standard deviation between two samples
sd_pooled(data1, data2)

[1] 5.789564

합동 표준편차는 5.789564 입니다.

이는 이전 예에서 수동으로 계산한 값과 일치합니다.

추가 리소스

다음 자습서에서는 군집 표준 편차 계산에 대한 자세한 정보를 제공합니다.

군집 표준편차 소개
군집 표준편차 계산기