인프런 커뮤니티 질문&답변
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일원분산분석 관련 질문입니다.
해결된 질문
24.06.09 16:16 작성
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86
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안녕하세요 선생님. 먼저 훌륭한 강의와 자료를 제공해주셔서 정말 감사합니다.
덕분에 시험준비가 한층 수월하게 이루어지고 있는 것 같습니다.
다름이 아니고 작업형3번 일원분산분석 부분에서 질문이 생겨 문의드립니다.
정규성 가정과 등분산 가정을 모두 만족하면 일원분산분석을 진행하고, 만약 정규성 가정을 만족하지 못하면 kruskal wallis 검정을 진행하는 것까지는 이해하였습니다.
그런데 만약 문제에서 정규성 가정은 만족하나 levene검정 결과 등분산 가정을 만족하지 못하는 경우에는 어떻게 검정을 진행해야 하는지 궁금합니다.
가설검정의 경우에는 equal_var = False 매개변수를 설정하도록 방법이 안내되어 있으나 일원분산분석에는 관련 설명이 없기에 문의드립니다.
감사합니다.
답변 2
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2024. 06. 09. 18:44
정규성 가정은 만족하나 levene검정 결과 등분산 가정을 만족하지 못하는 경우도 검정을 진행하는 방법도 있습니다. 그런데 R과 결과의 차이가 있어 가능성이 출제 낮아 강의에는 포함하지 않았어요!
작업형3 통계를 모두 학습하면 좋겠지만 그러면 시험범위가 너무 넓어져요! 외울 것도 많아지고요~ 작업형3은 신규 문항이 출제될 가능성이 가장 높은 유형입니다. 강의에 나온 내용으로 15점(절반)을 목표로 하시죠!!
응원합니다! 그리고 칭찬 감사합니다 😊
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2024. 06. 09. 16:21
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. smurf0650님의 분석 공부에 조금이나마 도움을 드리고자, 관련 질문과 유사한 상황에 대한 기존 답변을 찾았습니다.
일원분산분석 시 정규성 가정은 만족하지만, levene 검정 결과 등분산 가정을 만족하지 못하는 경우, 여러 가지 대안이 있을 수 있습니다. 기존 답변 중, 다음 링크에서는 비슷한 문제 상황에 대하여 Welch의 ANOVA 또는 Brown-Forsythe 검정을 사용할 수 있다고 언급되어 있습니다. 다만, 특정한 상황에서 R과 Python 결과의 일치 여부가 관건이 될 수 있으며, 콘텐츠 제작 당시 결과가 R과 다를 수 있다는 점을 고려해 추천드립니다.
- 질문: 둥분산 분석 문의
- 답변 요약: 정규성 만족, 등분산 불만족 시 Welch의 ANOVA, Brown-Forsythe 검정 등의 분석 방법을 고려할 수 있습니다. 그러나 제작 시점에서 R과 Python의 결과가 다를 수 있으므로 주의가 요구됩니다.
또한, 분산분석 관련해서 질문이 있습니다 !에서도 유사한 문제에 대해 등분산성을 만족하지 못할 때의 대응 방법으로 Welch’s ANOVA 사용의 어려움을 언급하고 있습니다. 파이썬에서의 구현이 복잡할 때는 데이터 변환 등 다른 방법을 고려해야 할 수 있습니다.
이 정보들을 바탕으로 일원분산분석에서 정규성은 만족하지만 등분산성을 만족하지 못하는 경우에 어떤 분석 방법을 사용할 수 있는지에 대한 질문에 대해 생각해 볼 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.