반응형
차이 검정
1) 2집단: t-test
- one sample
- lndependent
기존약/신규약 -> 효과
- Paired
전/후 -> 변화량
같은 group 내에서
2) 3집단 이상: ANOVA
- one way
independent sample t-test의 확장
- two way
두 group을 따로따로 t-test에서 둘을 혼합
둘의 상호작용이 있는 경우! 연관성을 찾기 위해서 사용
- repeated measured
시간이 3개 이상인 경우
paired sample t-test의 확장
- two way repeated measured ( 가장많이 사용함) : two-way + repeated measured
실험군/대조군
-> 통증
실험전/실험후
3) t-test VS ANOVA
- 3집단을 t-test: 1:2 1:3 2:3 -> 3번
- ANOVA: 1번
=> 오류가 더 늘어나기 때문에 ANOVA를 쓰는게 좋다.
관계 검정
자료의 형태: 질적/연속
1) 교차분석: 질적+질적
비타민과 감기의 관계
2) correlation: 연속+연속
두 변수가 동등! 서로 영향을 미침
ex) 키와 몸무게
3) regression: 연속+연속
인과 관계,
- multiple Linear: 1:N
동시에 영향력있는 모든 것 보기
- Logistic: 결과가 Yes/No
- Hierarchical
둘관계에서 제3자의 간접적 영향
- Structural Equation Model
반응형
'Data > 데이터 분석·통계' 카테고리의 다른 글
[(빅)데이터 교육] 데이터 분석의 이해 - 데이터 분석 방법론 (2) (0) | 2018.06.20 |
---|---|
[(빅)데이터 교육] 데이터 분석의 이해 - 데이터 분석 방법론 (0) | 2018.06.20 |
통계분석개론 :: 평균과 표준편차 (0) | 2018.03.28 |
[Doing Data Science] 데이터과학 입문 - O'Reilly :: 연습문제(1) (0) | 2018.03.15 |
통계학 공부 :: 확률 및 통계 - 과학적 지식과 통계학 (1) | 2018.02.19 |
댓글