다중 비교 다중 비교(multiple comparison)는 일원 분산 분석 결과가 유의한 경우, 어느 집단 간에 유의미한 차이가 존재하는지 확인하기 위한 방법이다. 다중 비교 방법은 검정의 다중성 보정 대상에 따라 20종 이상의 방법이 존재하지만 크게 유의 수준을 보정하는 방법, 검정 통계량을 보정하는 방법, 분포를 보정하는 방법으로 총 3가지 유형으로 구분할 수 있다.
보정 유형 설명 및 대표 방법론 유의 수준 보정 비교 반복 수 증가에 따라 유의 수준을 감소시켜 통제 (대표 방법론: Bonferroni 방법) 검정 통계량 보정 검정 통계량을 비교 반복 수가 증가할 수록 작아지도록 통제 (대표 방법론: Scheffe 방법) 분포 보정 반복 수 증가가 유의 수준에 영향을 주지 않는 분포를 이용 (대표 방법론: Tukey, Dunnett 법) 위의 유형과 특징 외에도 다중 비교의 주요 방법은 다음과 같다. 다중 비교 방법 설명 및 주의사항 최소유의차 (Least Significant...
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검정통계
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공분산분석
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다변량공분산분석
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다변량분산분석
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다원분산분석
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다중범위검정
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다중비교
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데이터분석
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이원분산분석
원문 링크 : [파이썬 데이터 분석] 다중 비교와 기타 분산 분석 방법론
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