F(df of between, df of within)의 분포에서 (sum of square between/df of between)/(sum of within/df of within) 이라는 검정통계량의 값보다 클 확률입니다.
익명(180.69)2017-12-01 08:44
즉 관측된 샘플에서, 각각의 변수가 모두 동일하다는 영가설 하에서 이러한 결과(검정통계량) 이상의 극단적인 값이 나올 확률입니다. 위의 결과 보시면, 확률이 매우 낮죠? 그러니까 0.05정도의 유의확률에서는 영가설을 기각하고 변수 3개 중 적어도 하나는 통계적으로 다른 값이라는 결론을 내릴 수 있습니다.
익명(180.69)2017-12-01 08:53
이원배치분산분석이지만, 위의 사진의 결과는 상호작용효과가 아닌 주효과이므로 일원배치분석에서도 가능한 계산입니다. 실험계획법 혹은 기초통계학 책이니 인터넷 검색하시면 검정통계량이 F분포를 띠는 이론과 통계량 계산하는 식이 나와있으니 참고하시길 바랍니다.
익명(180.69)2017-12-01 08:59
요약하자면 p-value는 영가설에서 이런 현상이 나타날 확률을 나타내는 것이며, 확률이 너무 낮다싶으면 영가설이 틀릴 수 있다는 의심을 할 수 있다는 뜻입니다.
익명(180.69)2017-12-01 09:01
ㄴ아니...그건저도아는데 손계산을 해야해서 식이 어떻게되는지모르겠어요 검색하면 t-trst일때의 유의확률구하는식만 나오고 위예제는 어떻게해야할까요? - dc App
F(df of between, df of within)의 분포에서 (sum of square between/df of between)/(sum of within/df of within) 이라는 검정통계량의 값보다 클 확률입니다.
즉 관측된 샘플에서, 각각의 변수가 모두 동일하다는 영가설 하에서 이러한 결과(검정통계량) 이상의 극단적인 값이 나올 확률입니다. 위의 결과 보시면, 확률이 매우 낮죠? 그러니까 0.05정도의 유의확률에서는 영가설을 기각하고 변수 3개 중 적어도 하나는 통계적으로 다른 값이라는 결론을 내릴 수 있습니다.
이원배치분산분석이지만, 위의 사진의 결과는 상호작용효과가 아닌 주효과이므로 일원배치분석에서도 가능한 계산입니다. 실험계획법 혹은 기초통계학 책이니 인터넷 검색하시면 검정통계량이 F분포를 띠는 이론과 통계량 계산하는 식이 나와있으니 참고하시길 바랍니다.
요약하자면 p-value는 영가설에서 이런 현상이 나타날 확률을 나타내는 것이며, 확률이 너무 낮다싶으면 영가설이 틀릴 수 있다는 의심을 할 수 있다는 뜻입니다.
ㄴ아니...그건저도아는데 손계산을 해야해서 식이 어떻게되는지모르겠어요 검색하면 t-trst일때의 유의확률구하는식만 나오고 위예제는 어떻게해야할까요? - dc App
그냥검정통계량에서 t-test하면 되나요?? - dc App
글로 올렸습니다.
t검정은 그룹이 2개일때만 가능합니다. 3개 이상의 그룹에선 anova검정을 합니다.