2014-12-11
org.kosen.entty.User@59778575
김정실(initial)
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실험한 데이타를 SPSS를 이용하여 그룹들 간의 평균값에서 significant difference가 있는지에 대한 해석을 하려고 합니다.
총 4그룹이고, 실험 데이타에 영향을 주는 인자는 2가지(예를 들어 성별[M/F]와 나이 [1/2]) 입니다. 즉, 데이타는 1M, 1F, 2M, 2F 이렇게 4개의 그룹들로 구분됩니다.
이 경우 각 그룹별로 데이타들이 성별, 나이, 성별*나이에 대해 평균값이 어떻게 다른지를 (차이가 있는지) ANOVA를 통해서 조사할 수 있습니다.
하지만 제가 더 궁금한 것은 전체 4그룹들 간의 차이보다는 한 그룹과 다른 두 그룹들의 차이를 알고 싶습니다. 예를 들면, 1M의 경우 1M-2M & 1M-1F 사이의 차이를 알고 싶은데, 이런 생각이 통계해석으로 실현될수 있는지 궁금합니다. (사실, 이런 생각이 통계적으로 유의미한 접근인지에 대한 확신이 없습니다.)
ANOVA에서는 변수가 2개밖에 존재하지 않기때문에 post-hoc multiple comparison을 할 수 없습니다. 그렇다면, 이 경우 ANOVA 결과로 전체 그룹들간의 차이가 있는지만 알아보고, 제가 관심있는 각 두그룹들간의 비교는 t-Test를 해야할까요?
혹시 위의 4그룹을 1-way ANOVA로 바꿔서 (1-M=>a, 1-F=>b, 2-M=>c, 2-F=>d 이렇게 4그룹으로 바꿀때) 각 그룹들 간의 차이를 알아보는 방법이 타당할까요?
제가 통계지식이 별로 없어서... 많은 조언 부탁드립니다.
총 4그룹이고, 실험 데이타에 영향을 주는 인자는 2가지(예를 들어 성별[M/F]와 나이 [1/2]) 입니다. 즉, 데이타는 1M, 1F, 2M, 2F 이렇게 4개의 그룹들로 구분됩니다.
이 경우 각 그룹별로 데이타들이 성별, 나이, 성별*나이에 대해 평균값이 어떻게 다른지를 (차이가 있는지) ANOVA를 통해서 조사할 수 있습니다.
하지만 제가 더 궁금한 것은 전체 4그룹들 간의 차이보다는 한 그룹과 다른 두 그룹들의 차이를 알고 싶습니다. 예를 들면, 1M의 경우 1M-2M & 1M-1F 사이의 차이를 알고 싶은데, 이런 생각이 통계해석으로 실현될수 있는지 궁금합니다. (사실, 이런 생각이 통계적으로 유의미한 접근인지에 대한 확신이 없습니다.)
ANOVA에서는 변수가 2개밖에 존재하지 않기때문에 post-hoc multiple comparison을 할 수 없습니다. 그렇다면, 이 경우 ANOVA 결과로 전체 그룹들간의 차이가 있는지만 알아보고, 제가 관심있는 각 두그룹들간의 비교는 t-Test를 해야할까요?
혹시 위의 4그룹을 1-way ANOVA로 바꿔서 (1-M=>a, 1-F=>b, 2-M=>c, 2-F=>d 이렇게 4그룹으로 바꿀때) 각 그룹들 간의 차이를 알아보는 방법이 타당할까요?
제가 통계지식이 별로 없어서... 많은 조언 부탁드립니다.
- 통계
- anova
- multiple comparisons
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각 분야 한인연구자와 현업 전문가분들의 답변을 기다립니다.
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