선생님 ㅠㅠ 블로그 글 읽고 여기로 넘어왔는데요 3개의 집단이면 anova를 하고, anova는 t 검정의 상위개념이러는건 알겠는데 t와 다르게 분산을 비교하므로 f test의 일종으로봐야하나요? 값도 f수치? 로 나오니깐요.. 또 하나 질문 드리자면 3개의 집단의 몸무게 비교일때 anova로는 건강한 성인의 몸무게 평균과 비교할수없는거죠..? 세개의 집단의 분산 비교만 할수있는거죠?
좋은 영상 너무 감사합니다!! 처음 통계를 배우는 문과에게 너무 도움이 되네요ㅠㅠ 근데 이해되지 않는 부분이 하나 있습니다. 집단간 평균차이(F)가 있으려면 그룹 간 분산(분자)이 커야하는 건 알겠는데, 그룹 내 분산(분모)은 왜 연관이 되는지 잘 모르겠습니다.. 어차피 평균이 차이가 나면 각 그룹들 분산이 아무리 좁아진들 어차피 차이는 그대로 나는 거 아닌가요..?ㅠ
선생님, 안녕하세요. 강의 잘 들었습니다. 저는 분자생물학을 전공하고 있는 대학원생입니다. 선생님 강의들이 통계분석에 참 많은 도움이 되었습니다. 당장이라도 찾아가서 뽀뽀하고 싶네요. 이 동영상 관련하여 몇가지 질문 드리고 싶은게 있습니다. 1. F value나 T value를 사용하기 위해서 정규성 검정과 등분산 검정이 이루어져야 하는 것이 맞나요? 2. 선생님께서는 F value나 T value를 구하기 위해 표본의 s.e.m. 값을 활용하셨는데, s.d.로 value를 구하고 사람들이 알 수 있게 표기만 해 놓으면 괜찮은 것인가요? 감사합니다.
@@AngeloYeo 선생님, 답변 대단히 감사합니다. 사랑합니다... 구원자세요.. 물론입니다. s.d.는 표본들의 표준편차고, s.e.m은 표본 평균의 표준오차죠! 이렇게 여쭤보는 이유는 제가 생물학 논문들을 읽다보면 s.d.로 t-test를 하는 경우가 많기 때문입니다.(아니면 제가 해석을 잘못하고 있는 것일 수도 있습니다) 저는 정석이 궁금합니다. 예를들어, 감기약 실험을 한다고 하면, 감기 걸린 일반인들 20명에서 10명은 컨트롤 그룹으로 두고 감기약을 먹는 사람은 10명으로 두어 회복하는 시간을 기록했습니다. (모집단이 두 개: 컨트롤, 감기약) 그럼 컨트롤 그룹의 회복시간을 평균한 값, 그리고 감기약을 먹는 그룹의 회복시간을 평균한 값 이 나오죠. 여기서 실험의 신뢰도를 높히기 위해서는 (가장 효율적인 방법이라고 생각되는 방법을 말씀드리면) -> 각 그룹의 표본값을 부트스트랩(1,000번 다시 뽑음)하여 수 많은 표본 평균을 구한 값으로 정규성검정, 등분산검정하여 t-test와 anova를 실시한다. (정규성검정 or 등분산검정에서 모집단의 분포가 정규분포가 아니라고 판명된 경우 비모수검정을 실시한다) 각 그룹 표본 평균의 신뢰구간이 95라고 하고 유의수준을 0.05로 두었을 때, p-value가 0.05 보다 작을 경우 (그래프의 에러바는 s.e.m.으로 표시) 우리는 감기약이 두 그룹간 유의적 차이를 만들어 낸다고 할 수 있을까요?
안녕하세요 선생님. 유익한 강의 감사합니다. 질문 드리고 싶은 점이 있어 댓글 남기게 되었습니다. ANOVA는 GLM(일반선형분석법)에 종속되는 것으로 알고 있습니다. 하지만 정확하게 어떤 차이가 있는지 알고 싶습니다. 구글링을 통해 그 차이점에 대해 찾아 보았으나 이해가 되지 않아 선생님께 질문드립니다. 답변 꼭 부탁드립니다! 감사합니다.
Generalized Linear Model (GLM)과 Analysis of Variance (ANOVA)는 두 가지 다른 통계 모델입니다. GLM은 선형 회귀 모델을 확장한 것으로, 일반적인 선형 회귀 모델에서 예측변수와 응답변수 간의 관계를 선형으로 가정하는 것이 아니라, 이를 비선형으로 가정할 수 있도록 해줍니다. 이로 인해 GLM은 응답변수가 이산적인 경우나 연속적인 경우 모두 사용 가능합니다. ANOVA는 분산분석(Analysis of Variance)의 약자로, 여러 그룹의 평균 차이를 검정하는 통계적 방법입니다. ANOVA는 선형 모델에서 설명변수의 효과를 측정하는데 사용됩니다. 두 가지 모델은 서로 다른 목적을 가지고 있으며, 그렇기 때문에 다른 상황에서 사용됩니다. GLM은 응답변수가 이산적이거나 연속적인 경우에 사용되며, ANOVA는 설명변수의 효과를 측정할 때 사용합니다.
