5. 아노바 ANOVA

 

아노바 ANOVA

논문을 읽으면서 자주 봤던 아노바. 스물스물 백만년전 학교에서 배운 기억이 난다.

아노바를 SPSS로 돌리기 위해서는 3개 이상의 집단으로 나눠진 변수가 필요하다.

 

 

이전에 공부용으로 대충 만든 데이터에서 보면 딸기의 판매처가 3개 집단이다.

 

예를 들어 딸기 무게가 판매처에 따라 차이가 있는가 없는가를 알아보자.

메뉴 > 분석 > 평균 및 비율 비교 > 일원배치 분산분석(이것이 바로 ANOVA! 아, 시험공부 했던 기억이~! 떠오른다!)

 

 

내가 알고 싶은 것은 '판매처에 따라 무게의 차이가 있을까?'이므로

요인: 평균을 비교하려고 하는 집단변수

• 즉, '판매처에 따른...'이므로 판매처를 '요인'에 넣고
• 무게를 '종속변수'에 넣는다.
• 종속변수를 여러 개 넣으면 결과가 여러 개 나온다.
  • 크기도 '종속변수'에 넣어 보았다.

 

ANOVA와 사후분석은 둘이 함께이다.

아노바를 돌릴 때 사후분석을 보는 이유:

• 차이가 있다고 할 때, 차이가 어떻게 나는지 살펴보기 위해, 그리고 사후 검정 결과도 논문에 적어주어야 함
• 어떤 결과를 봐야할까? 전공마다 다름

 

사후분석 > Duncan > 계속 > 확인

 

그러면 이렇게 결과가 나온다. 먼저 확인할 것은 F와 Sig.(유의확률)

- 딸기 무게: 유의확률Sig. 즉, p값=.207

- p값이 .05보다 크다. => '판매처에 따라 무게에 차이가 없다'

 

 

- 딸기 크기: 유의확률Sig. 즉, p값=.644

-  p값이 .05보다 크다. => '판매처에 따라 크기에 차이가 없다'

 

 

 

유의한 결과에 대해 공부하려고 데이터를 수정해서 다시 돌려보았다.

- 딸기 무게: 유의확률Sig. 즉, p값=.017으로, p값이 .05보다 작다.

- p값이 .05보다 작으면 => '판매처에 따라 무게에 차이가 있다.'

 

- 딸기 크기: 유의확률Sig. 즉, p값=.036

p값이 .05보다 작으면 => '판매처에 따라 크기에 차이가 있다.'

 

 

결과창을 아래로 내려서 평균값을 살펴보자.

평균값만 본다면 판매처에 따라 크기에는 차이가 있다. (1=2.0000, 2=5.5000, 3=10.0000)

이 표에서 살펴볼 것:

- 이 평균이 통계적으로 유의한 차이가 있는지 살펴야 한다.

- 딸기 크기가 몇개의 집단으로 나뉠 수 있는가?

- 소형, 대형 마트간에 딸기 크기 차이가 통계적으로 유의한 차이가 있는가?

 

이 표에서 나온 결과를 분석해보면:

1) Duncan 사후 검정 결과, 평균은 총 3개의 집단으로 나뉜다. (1, 2, 3)

- 집단 1-3: 숫자가 높을 수록 평균값이 높다. (집단 1=2kg, 2=5.5kg, 3=10kg) 

 

2) 예를 들어, 두 집단의 평균이 굉장히 비슷한 경우에는?

- 백화점=2.11 / 대형마트=2.12 => 평균 집단이 2개가 나오기도 한다. (백화점+대형마트=집단1, 소형마트=집단2)

 

그렇다면 논문에 쓸 내용은?

F값, 유의확률(p값), 각 집단의 평균치

딸기크기:

- F값=7.750

- p값=.017(p<.05)

- 각 집단의 평균치는 백화점=2.0000, 대형마트=5.50000, 소형마트=10.0000