일원배치 분산분석 (One-way between ANOVA) : 집단내(한 개의 독립변수)에 따른 종속변수 차이 검증
이원배치 분산분석 (Two-way ANOVA) : 집단간(두 개의 독립변수)에 따른 종속변수 차이 검증
< 데이터 예시 >
독립변수1 = 범주형 자료
독립변수2 = 범주형 자료 ====> 이원배치 분산분석!으로 해결
종속변수 = 연속형 자료
01. 기본 개념과 연구 가설
2개의 독립변수에 따라 종속변수의 평균차이를 검증하고, 2개의 독립변수 간 상호작용 효과를 검증하는 분석 방법
상호작용효과(교호작용;interaction effect)는 쉽게 말해 종속변수에 영향을 미치는 두 독립변수 간의 시너지 효과
즉, 독립변수는 2개의 범주형 자료이고, 종속변수는 연속형 자료인 경우 이원배치 분산분석을 활용할 수 있음
< 가설형태 예시 >
가설형태1 : 독립변수1에 따라 종속변수에는 유의한 차이가 있다.
가설형태2 : 독립변수2에 따라 종속변수에는 유의한 차이가 있다.
가설형태3 : 종속변수에 대해서 독립변수1과 독립변수2 간에는 유의한 상호작용 효과를 보일 것이다.
05. 결과 분석 및 해석
< 결과분석 예시 >
1) 분석 내용과 분석법 설명
- 운동 효과에 대한 운동방법과 운동강도 각각의 주효과와 운동방법과 운동강도 간 상호작용 효과를 검증하기 위해 이원배치 분산분석 (Two-way ANOVA)를 실시하였다.
2) 이원배치 분산분석 유의성 검정 결과 설명
- 운동방법과 운동강도 각각의 주효과와 운동방법과 운동강도 간 상호작용 효과의 유의성 검정 결과를 나열한다.
(1) 유의확률(p-value)이 .05 미만으로
3) 주효과 사후검정 결과 설명
4) 상호작용 효과 사후검정 결과 설명