통계 초보인데 어차피 평균이 다른 것 하나 나오면 다시 2개씩 비교 검정을 하는 것 같은데
그럴거면 애초에 그냥 2개씩 비교 검정을 하지 뭐하러 anova를 쓰는거임??
- dc official App
댓글 12
2 2 ...처럼 여러번에 걸쳐서 비교하면 0.95 로 유의미하지 않은데도 뻑날 확률이 점점 n*0.95로 수렴 - dc App
익명(221.151)2023-03-06 09:56
답글
그니까 결국은 2개씩 비교할 수 밖에 없지 않음?..anova에서 평균이 다른 놈이 있다는 결론이 나면 - dc App
익명(112.170)2023-03-06 10:01
multiple comparision이랬나 단어가 기억이 안나네 - dc App
익명(221.151)2023-03-06 09:57
내가 이해하기론 anova는 어떤게 다른지 찾는다가 아니라 다른게 있는 지를 찾는게 목적일거임 - dc App
익명(221.151)2023-03-06 10:02
2개씩 여러개 비교하다가 type 1 error가 뻥튀기됨
여러개를 한꺼번에 비교 가능하게 하는게 anova임
후속 시험으로 좀 더 자세하게 비교하고 싶으면 multiple comparison 방법들을 이용하면됨
익명(223.62)2023-03-06 10:04
답글
아..multiple comparison 방법은 몰라서.. 2개씩 비교하는 줄만 알았음 공부해볼게ㅠ - dc App
익명(112.170)2023-03-06 10:06
예를 들어서 3퍼짜리 뽑기를 10번 20번 돌려 ㅇㅇ 그러면 1번 뽑을땐 3퍼지만 10번 20번 돌렸을때 1번이라도 당첨이 나올 확률은 상당히 높아지게 됨 ㅇㅇ
마찬가지로 유의수준을 0.05로 잡아도 t테스트 여러번 돌리면 한번이라도 오류날 확률이 높아짐 ㅇㅇ
그래서 anova 쓰는거 - dc App
tpptpp(tpptpp)2023-03-06 10:45
답글
anova의 의의는 여러개의 분포들의 평균들중 하나라도 통계적으로 유의미한 차이를 보이는지 확인하는것 ㅇㅇ
귀무 가설 H0 : 뮤1=뮤2=...=뮤n 이고
만약 기각되었다면 이후 사후 검정을 통해서 어떤 부분에서 차이나는지 확인해야 함 - dc App
tpptpp(tpptpp)2023-03-06 10:51
아노바와 다중비교는 서로 별개로 개발됐는데, 모두 한계가 있어서 둘 다 사용한다고 보면 됨. 다중비교만 쓰면 위에서 언급된 1종오류 문제가 있고, 아노바만 쓰면 다른 건 알겠는데 어디가 어떻게 다른 건지를 모름. 그래서 아노바로 다른지 여부를 판단하고, 다르다고 생각하면 다중비교로 어떤 게 다른지 찾아들어가는거. 다중비교도 단순 t검정이 아니라 여러 학자들이 제안한 방법들이 있음.
익명(175.116)2023-03-06 10:46
해당 댓글은 삭제되었습니다.
해당 댓글은 삭제되었습니다.2026-07-18 05:00
답글
아 제발 트롤짓은 하지 말자
익명(223.62)2023-03-07 04:15
대부분 검정이 좀 그럼 A가 다르다! 이걸 알려주기 보다는 ABCD가 다 같지는 않은데? 이런 애매한 결론내는게 더 쉬움
2 2 ...처럼 여러번에 걸쳐서 비교하면 0.95 로 유의미하지 않은데도 뻑날 확률이 점점 n*0.95로 수렴 - dc App
그니까 결국은 2개씩 비교할 수 밖에 없지 않음?..anova에서 평균이 다른 놈이 있다는 결론이 나면 - dc App
multiple comparision이랬나 단어가 기억이 안나네 - dc App
내가 이해하기론 anova는 어떤게 다른지 찾는다가 아니라 다른게 있는 지를 찾는게 목적일거임 - dc App
2개씩 여러개 비교하다가 type 1 error가 뻥튀기됨 여러개를 한꺼번에 비교 가능하게 하는게 anova임 후속 시험으로 좀 더 자세하게 비교하고 싶으면 multiple comparison 방법들을 이용하면됨
아..multiple comparison 방법은 몰라서.. 2개씩 비교하는 줄만 알았음 공부해볼게ㅠ - dc App
예를 들어서 3퍼짜리 뽑기를 10번 20번 돌려 ㅇㅇ 그러면 1번 뽑을땐 3퍼지만 10번 20번 돌렸을때 1번이라도 당첨이 나올 확률은 상당히 높아지게 됨 ㅇㅇ 마찬가지로 유의수준을 0.05로 잡아도 t테스트 여러번 돌리면 한번이라도 오류날 확률이 높아짐 ㅇㅇ 그래서 anova 쓰는거 - dc App
anova의 의의는 여러개의 분포들의 평균들중 하나라도 통계적으로 유의미한 차이를 보이는지 확인하는것 ㅇㅇ 귀무 가설 H0 : 뮤1=뮤2=...=뮤n 이고 만약 기각되었다면 이후 사후 검정을 통해서 어떤 부분에서 차이나는지 확인해야 함 - dc App
아노바와 다중비교는 서로 별개로 개발됐는데, 모두 한계가 있어서 둘 다 사용한다고 보면 됨. 다중비교만 쓰면 위에서 언급된 1종오류 문제가 있고, 아노바만 쓰면 다른 건 알겠는데 어디가 어떻게 다른 건지를 모름. 그래서 아노바로 다른지 여부를 판단하고, 다르다고 생각하면 다중비교로 어떤 게 다른지 찾아들어가는거. 다중비교도 단순 t검정이 아니라 여러 학자들이 제안한 방법들이 있음.
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아 제발 트롤짓은 하지 말자
대부분 검정이 좀 그럼 A가 다르다! 이걸 알려주기 보다는 ABCD가 다 같지는 않은데? 이런 애매한 결론내는게 더 쉬움