예제표를 놓고 분산분석 ANOVA을 설명해보자

세 집단 이상의 평균 차이를 검증하기 위한 분석방법

<예제표> BMI 수치에 따른 수분섭취량의 차이

집단구분		N	평균	표준편차	F	유의확률	사후분석
BMI 수치	(A) 저체중	80명	1111.22리터	222.222	3.012***	0.001	a<c
	(B) 정상	101명	1234.56리터	333.33
	(C) 과체중	97명	1123.12리터	444.44

• 이 세그룹의 평균이 같습니까 다릅니까를 검증하는 방법이 분산분석 ANOVA
• 그냥 딱 보기엔 숫자가 다르므로 ‘다르게' 보인다. 그러나 이 집단이 모집단 데이터가 아니라 표본데이터이기 때문에 통계적으로 분석해보면 같을 수도 다를 수도 있기 때문에 

⇒ 통계적으로 해석을 하기 위해 평균의 차이를 검증을 해야 한다.

⇒ 분산의 비율을 가지고 비교를 한다.

⇒ F값으로 검정을 하게 된다. 

 

→ 유의확률로도 검증 (유의한지 아닌지) 유의확률과 유의수준을 비교 (0.05 / 0.01 / 0.001) 

예) 유의확률=0.001

같은 경우도 가장 엄격한 기준인 ***로 비교한다. ⇒ 유의적이다 = 평균의 차이가 있다.

• 예) 사후분석 결과: a<c 일 경우

 

결과분석 결과표를 놓고 논문에서 이야기할 것들

1. 유의성 검정: 3집단의 평균의 차이가 있나 없나 → 유의적
2. ‘저체중 그룹이 과체중보다 수분섭취가 많다’는 결과를 얻었다면 → 독립변수와 종속변수의 관계에서 설명할것

• “BMI 수치가 수분섭취량에 영향을 준다.” 라고 해석
• 4장: 통계분석 결과,
• 5장: 결론에 해석을 쓰면서 이 해석이 뭘 의미하는지에 대한 의미를 쓰고 이걸 전략적으로 어떻게 이용해야 되는지를 한단계 더 하게 된다. 이때 독립변수가 종속변수에 영향을 줍니다~를 통해서 전략적 시사점 혹은 실무적인 시사점을 제시