기초통계학 16 | 분산분석 용어와 개념 · 고정효과모형 · 변량효과모형

 

 

 

1. 분산분석 (Analysis of Variance, ANOVA)

- 3개 이상의 그룹 간 평균 차이를 검정하기 위한 통계적 방법

- 여러 집단 간 평균이 동일한지, 집단 간 차이가 통계적으로 유의미한지 평가

 

 

1. 실험계획법 (=실험설계법, Experiment Design)
   - 특정 연구 목적을 달성하기 위해 실험을 체계적이고 계획적으로 설계하는 과정
   - 변수 간 관계를 분석하거나 예측하려는데 중점
   
   
   
2. 반응변수 (response variable)
   - 실험이나 연구에서 변화하거나 측정하려는 대상이 되는 변수
   - 실험결과를 나타내며, 독립변수의 변화에 따라 반응하는 값
   
   
   
3. 설명변수 (exploratory variable)
   - 통계학이나 연구에서 반응변수의 변화를 설명하거나 예측하는데 사용되는 변수
   - 독립변수와 반응변수 간 관계를 분석
   
   
   
4. 공변량 (covariate)
   - 주요 관심 변수 외에 다른 변수들로,
     특정 반응변수와의 관계를 더 정확하게 분석하기 위해 포함되는 변수
   - 공변량은 독립변수와는 다르게,
     반응변수에 직접적 영향을 미치지는 않지만, 
     실험이나 모델링에서 다른 변수를 보정하거나 예측의 정확성을 높이기 위해 사용됨
   
   
   
5. 요인 (factor)
   - 실험설계나 통계분석에서 주요변수로,
     실험에서 변화시킬 수 있는 조건이나 변수를 뜻함
   
   
   
6. 처리 (treatment)
   - 실험 설계에서 실험자에 의해 조작된 조건이나 처치
   - 각 실험군에 제공되는 특정조건이나 자극을 뜻하고,
     실험의 목표를 달성하기 위한 실험적 조치로서,
     반응변수에 미치는 영향을 분석하기 위함
   
   
   
7. 수준 (level)
   - 실험에서 각 요인(factor)이 가질 수 있는 다양한 상태나 값
   
   
   
8. 효과 (effect)
   - 실험에서 특정 요인(factor)이나 처리(treatment)가
     반응변수(response variable)에 미치는 영향이나 변화
   
   

 

 

 

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2. 고정효과모형 (Fixed Effect Model)

 

- 패널 데이터 분석이나 반복측정 데이터에서 사용되는 통계모델

- 개체 또는 시간 별로 고정된 요인들이 반응변수에 미치는 영향을 모델링함

 

 

 

 

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3. 변량효과모형 (Random effect Models)

 

- 통계학 및 실험계획법에서 사용되는 모델로,

  데이터 내의 변동성이 무작위로 발생하는 요소에 의해 영향을 받는 경우 적합함

- 주로 다층 데이터 구조나 군집화된 데이터를 분석할 때 사용

- 고정효과모형과 대비되며, 특정 요인의 영향을 무작위로 다루며

  이 모델에서의 효과는 집단 간 차이 또는 무작위로 발생하는 변동을 설명함