등분산이 같은지 다른지를 만약 모른다면,

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김치현님.

분산 분석 진행 시, 두 집단의 등분산 여부를 검토하는 것은 중요한 과정입니다. 특히, 데이터를 분산 분석(ANOVA) 전에 처리할 경우 Levene 검정을 통해 등분산성을 확인하는 것이 일반적인 절차입니다.

Levene 검정의 귀무가설은 ‘집단 간의 분산이 동일하다’는 것이며, 반환된 p-value가 통계적 유의수준(일반적으로 0.05)보다 작다면 귀무가설을 기각하고 등분산이 아니라고 판단합니다. 반대로 p-value가 클 경우에는 등분산이라고 판단하게 됩니다.

등분산성이 만족되지 않는 경우, 대체로 다음과 같은 두 가지 접근을 시도할 수 있습니다:
1. Welch’s ANOVA 사용: 등분산을 가정하지 않는 일원분산분석 방법으로, 집단 간 평균이 같다는 가설을 평가합니다.
2. 데이터 변환 수행: 로그 변환처럼 데이터의 분탕성(분산상에 차이)을 줄이기 위한 방법입니다.

아래는 기존 답변과 관련된 내용을 참고하실 수 있는 링크입니다:
- 분산분석 관련해서 질문이 있습니다 !
- 독립표본검정강의

두 링크에서는 Levene 검정과 관련해 비슷한 상황에 대한 답변과 설명이 포함되어 있습니다. 만약 등분산성 여부가 주요한 분석 변수일 경우에는 Levene 검정을 먼저 시도하시기를 권장드립니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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