BookmarkSubscribeRSS Feed

2-4. Analysis Of Variance:이원분산분석

Started ‎06-15-2020 by
Modified ‎06-16-2020 by
Views 238

2-4. Analysis Of Variance: 이원분산분석

안녕하세요^^

​이번 시간에는 이원분산분석에 대해 알아보겠습니다.

​이원분산분석은 요인이 2개인 경우에 사용하는 분석 방법입니다.

​요인 사이의 교호작용이 유의한지 파악하고 교호작용이 유의할 때 각 처리에 대해서도 분석을 하는 방법입니다.

​일원분산분석과 다르게 분석 모형에 교호작용항이 포함됩니다.

​예를 통해 이원분산분석을 해봅시다.

​다음과 같이 코드를 입력하고 실행하여 자료를 불러들입니다.

SE22016031802270070.jpg

 

======================================================================

Proc ANOVA

SE22016031802350270.jpg

 

SE22016031802351270.jpg

 

SE22016031802352170.jpg

 

먼저 모형의 전반적인 유의성을 확인해보면 F=1082.46, p-value <0.0001로 유의수준 5%에서 모형이 유의하다는 결론을 내릴 수 있습니다.

​결정계수도 0.991로 매우 높습니다.

각 처리가 유의한지 검정해보겠습니다.  ​우선, 두 요인의 교호작용을 확인해보면 F=885.86, p-value<0.0001로 유의수준 5%에서 매우 유의하다고 볼 수 있습니다.

​두 요인의 조합이 종속변수에 유의한 영향을 준다는 것을 확인할 수 있습니다.

각 요인을 살펴보면 Fe는 유의수준 5%에서 '이 처리는 유의하지 않다'는 귀무가설을 기각하므로 Fe는 유의한 요인임을 알 수 있습니다.

Zn 또한 p-value=0.026 < 유의수준 5%이므로 유의한 영향을 주는 요인임을 알 수 있습니다.

 

 

 

이상 이원분산분석에 대해 알아보았습니다.

Version history
Last update:
‎06-16-2020 04:49 AM
Updated by:
Contributors

sas-innovate-wordmark-2025-midnight.png

Register Today!

Join us for SAS Innovate 2025, our biggest and most exciting global event of the year, in Orlando, FL, from May 6-9. Sign up by March 14 for just $795.


Register now!

Article Labels
Article Tags