분산분석에 의한 셋이 상의 평균 비교

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소개글
분산분석에 의한 셋이 상의 평균 비교에 대한 자료입니다.
본문내용
분산분석에 의한
셋 이상의 평균비교
Contents
분산분석의 개념과 원리
Monadic 설계에 의한 자극물 비교
블록설계에 적용되는 분산분석
Sequential설계에 의한 자극물 비교
- 분산분석에 의한 셋 이상의 평균비교 -
Monadic
설계비교
블록설계
Sequential
설계
개념·원리
분산분석이란?
독립변수가 3개 이상의 집단으로 이루어진 경우 사용
집단 간 서로에게 영향을 미치지 않음
⇒즉, 독립변수가 하나임.
그러므로 일원배치 분산분석 이용.
1. 분산분석의 개념과 원리
*집단 간의 차이를 확인하는 실험
*g집단에 g개의 서로 다른 자극물이 제시
*피실험자를 무작위할당하여 j번째 집단에 속한 i소비자 반응 Yij를 측정
는 자극물에 대한 평균 반응점수 ( )와 오차(eij) 로 구성.

(i= 1,2, …, l , j = 1,2, …, r)
⇒ 전체평균
⇒ j 집단 평균과 전체 평균간의 차이 ( )
오차( ) ⇒ 평균이 0이고 시그마 제곱의 분산을 가진다 정규분포를 따름.
즉, 로 정규분포를 따른다.
A. 일원배치 분산분석
A. 일원배치 분산분석
각 집단의 평균이 임에도 평균에 차이가 나는 이유
: 오차 → 오차의 분산 ( )에 의해 결정
H0 : 집단 평균 는 모두 같다 (귀무가설)
H1 : 적어도 한 집단의 평균은 다른 집단과 다르다. (대립가설)
즉, 적어도 하나는 0이 아니다.