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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

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