[SAS 활용 노하우] 일원배치 ANOVA
ANOVA는 Analysis of Variance로 세 집단 이상의 평균값의 차이를 검정하는 방법으로 실험으로 효과를 분석하는 방법입니다.
주로, 실험분석에서 사용하는 방법으로 특정 요인이 결과에 영향을 미쳤는지 아니면 영향을 아예 주지 않았는지의 여부를 판정할 때 주로 쓴다.
세집단 이상의 평균값을 차이를 검정하기 위해서는 F 분포를 사용해 검정을 실시합니다.
ANOVA F 통계량은 분석하고자 하는 집단들의 균등성을 검정하는 통계량으로 아래와 같은 형태를 가집니다.
분산분석은 다음과 같이 2가지 특성을 가집니다.
1) 그룹을 만드는 처리 조건이나 수준이 3개 이상일 경우 평균의 차이를 검정할 수 있습니다.
Ex) 의약품의 종류에 따라 효과의 차이를 검정한다.
2) 여러 요인의 교호작용을 검정할 수 있습니다.
3) 대조군의 설정
위의 예시는 3개의 처리조건이 다른 실험대상이 있습니다.
그룹 A는 대조군(Control Group)은 처리를 하지 않은 실험군으로 대조실험의 기본적인 요건으로 통제군이라고도 한다.
실험에서는 처치를 하지 않은 그룹을 만들어 두는 것이 유효성 검정에 신뢰성을 높혀줍니다.
물론 대조군을 설정하지 않아도 분석은 진행할 수 있습니다.
데이터 전체 분산은 총변동으로 군간변동(집단 간의 분산)과 군내변동(집단 내의 분산)으로 구성됩니다.
총변동은 실험에서 관측된 데이터 전체의 분산을 의미합니다.
또한 총변동은, 목적이 되는 요인의 효과에 의한 분산을 군간변동 (집단 간 분산)과 오차에 의한 분산을 군내변동(집단 내 분산)으로 구성됩니다.
