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1. 공분산분석- 공분산분석) 분산분석에 공변량을 추가하여 분산분석모델을 확장함.( 분산분석 = 집단 간의 차이 검정-> 예- 분산분석을 이용해서 '세 종류의 비만치료제 간의 효과가 차이가 있는지' 검정 가능.그런데, 비만은 '스트레스'와 밀접한 관련이 있음. 그리고 '3가지 치료제 집단'의 포함된 참여자들의 스트레스 수준은 서로 다를 수 있음'=> 일원분산분석을 통해 '비만치료제 간의 치료효과의 차이가 있다'고 결론을 내렸으면,그 이유는 '치료제' 때문 만이 아니라, 어쩌면 '참여자들의 스트레스 수준의 차이'가 영향을 미쳤을 수도 있음-> 참여자의 스트레스 수준을 사전에 측정해서, 참여자들의 스트레스 수준을 통제해서 '치료제의 인한 순수한 차이'를 검정 가능!-> 스트레스 영향을 배제한 상태 = 스트레..

1. 이원분산분석 - 이원분산분석) 집단을 구분하는 독립변수가 두 개인 경우에 '모집단 간 평균의 동일성'을 검정-> 이원분산분석) 두 개의 주효과와 하나의 상호작용 효과를 검정/    '두 개의 주효과검정' = '각 독립변수에 의해 만들어지는 집단 간 평균의 차이에 대한 검정'주효과 검정: 두 독립변수가 각각 개별적으로 종속변수에 유의한 영향을 미친느 검정하는 것상호작용 효과검정 : 두 독립변수의 조합이 종속변수와 유의한 영향관계를 갖는지 검정하는 것-> 상호작용 효과검정이 존재함 = 독립변수와 종속변수 간의 관계 패턴이, 두 독립변수에 의해 만들어지는 집단 간 조합에 따라 달라지게 됨[상호작용 효과](예- 학력 수준과 소득수준이 '인터넷 쇼핑몰 이용 횟수에 미치는 영향' 을 분석)독립변수: 학력 수준..

1. 일원분산분석 (one-way ANOVA)- 집단을 구분하는 독립변수가 한 개일 때 모집단 간 평균의 동일성 검정귀무가설) 집단 간 평균은 모두 동일하다대립가설) 집단 간 평균은 모두 동일하지 않다(어느 한 집단이라도 다른 집단과 통계적으로 유의한 차이를 보인다면 귀무가설은 기각됨) InsectSprays 데이터셋 = 살출제에 대한 실험 데이터가 기록되어 있음 str(InsectSprays)- > 여섯 종류의 살충제를 각각 12개의 실험 공간에 살포한 다음, 살아남은 해충의 개수를 기록했음- spray 변수 = 살충제 종류 (A~F: 여섯 개의 살충제명이 포함되어 있음)- count 변수= 해당 살충제를 살포한 다음 살아남은 해충의 개수 (갯수가 적을수록 좋은 것!)* 각 살충제별로 12개 씩의 데이..

0.  분산분석 가정- 정규성: 종속변수는 정규분포를 함(종속 변수가 각 독립변수에 대해 정규분포를 하면, '모델의 잔차'는 평균 0의 정규분포를 따름= 종속변수의 각 관측값들이 집단 별로 정규분포를 따르게 되면, '모델의 잔차'는 평균 0의 정규분포를 함)- 등분산성: 각 집단의 분포는 모두 동일한 분산을 가짐 (비슷한 경향성을 가짐) 0-1.  분산분석 진단- 정규성 (정규성 과정의 '충족 여부'는)  -> 정규 Q-Q 도표 (를 이용해 시각적으로 확인!)  -> 샤피로-윌크검정 (를 이용해 통계적으로 검정)- 등분산성  -> 레벤검정  -> 바틀렛검정(집단별로 모두 동일한 분산을 갖는지 검정!) - InsectSprays 데이터셋 = 살충제에 대한 실험 데이터가 저장되어 있는 데이터셋  -> spr..