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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
김선혁님의 질문에 대한 답변을 드리겠습니다. 분산분석(ANOVA)에서 정규성은 만족하지만 등분산성을 만족하지 않는 경우, 흔히 Welch’s ANOVA를 사용합니다. 이는 등분산성을 가정하지 않기 때문에 이러한 상황에 적합합니다. Welch’s ANOVA는 데이터가 이질적인 분산을 가질 때 효과적으로 사용될 수 있는 방법입니다.
다음 질문들도 이와 관련된 내용을 다루고 있으며, 참고하시면 도움이 될 것입니다:
분산분석 관련해서 질문이 있습니다 ! - 이 게시물에서는 등분산 가정을 만족하지 않는 경우 데이터를 변환하거나 Welch’s ANOVA를 사용할 수 있다고 지식공유자가 언급하고 있습니다.
일원분산분석 질문드립니다 - 이 게시물에서는 등분산이 아닌 경우 이후 검정 방법에 대한 논의가 포함되어 있습니다.
이 두 참조를 통해 각각의 상황에서 어떻게 접근해야 하는지 조금 더 명확한 그림을 얻으실 수 있을 것입니다.
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.