ID Treat 1. Treat2. Treat3.
1. 1.02. 1.43. 0.86
2. …. …. ….
데이터 셋이 이러할때
One way repeated anova를 돌릴거란 말이지.
이때 treat 1 , treat2 열마다 normality 체크해야하는거임?
아님 treat1, treat2 treat3 를 한 열에 포개서 normalilty체크해야하는거임?
아님 treat1-treat2, treat2-treat3, treat3- treat1 이 잔차들의 normalilty를 체크해야하는거임?
씨발년들이 묻는거 친절하게 답변해줘도 고맙단 말도 없이 을맹이만 쏙 빼먹고 가버려서 너도 대답 안해줌 씨발년아 ㅗㅗㅗ
답변해줘잉
그냥 대충 전체n만 체크해도
전체 n이 뭐임?? 나 통알못인데 통계 돌려서 데이터 체크해야해서 ㅜㅜ
어차피 돌리면 열마다 정규성에 대해 유의확률 나올텐데 ㅇㅇ 일단 아노바 자체가 모두 정규분포+등분산을 가지는걸 전제로 돌리는거라 확인은 하는게 좋음 - dc App
뭐 암것도 모르겠고, 일단 인터넷에서 찾아보면 나오는 tutorial code 그냥 따라서했는데(normality check도 하더만), 이정도면 무조건 되는거겠지?
그 인터넷에 나온 R코드 그대로 normality<- resultset %>% group_by(treatments) %>% shapiro_test(score) resultset : 내 데이터 저장된 변수 treatments : 본문 treat1 treat2 treat3...저장됨 ID : 랜덤한 subject. 이렇게 넣었는데 무조건 맞겠ㅈ;??? 결과는 대충 첫번째꺼처럼 나오더라(각 열마다 노말리티 체크)
ㅇㅇ 거기서 정규성 0.05 아래로 나오면 문제 없음 ㅋㅋㅋㅋㅋ 이제 아노바 돌려서 유의율 보고 사후검정까지 돌려서 어느 집단들이 유의미한 차이를 보이는지 확인만 하면 됨 - dc App
정규성은 0.05 위로 나와야하는거아님? 밑으로 나오면 ㅈ되는거 아님??
아 죄송합니다 0.05 위가 맞습니다 귀무가설 채택해야 해요 - dc App
쓰다 보니 헷갈렸어요 정규상 검정이랑 등분산검정 모두 0.05 의로 나와서 귀무가설 채택되어야 해요 - dc App
ㅋㅋㅋ 감사합니다!