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일원배치법의 개념
3. 일원배치 데이터의 구조
4. 인자의 종류
5. 모형의 분류
6. 인자의 성질비교
7. 오차항의 특성
8. 분산분석 (ANOVA, Analysis of Variance) - 1원배치, 모수모형
9. 평균제곱의 기대값
10. F-검정
III. 결론
* 참고자료
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배치와 실험순서의 랜덤화
5) 실험의 실시
6) 데이터의 분석
7) 분석결과의 해석과 조치
2 분산분석의 개념
3 반복수가 같은 일원배치법
⑴ 일원배치실험의 개념
⑵ 데이터의 구조
⑶ 분산분석표의 작성
⑷ 모평균의 추정
4 반복수가 같
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일원배치법(one-way classification)
: 관찰치가 단 하나의 분류기준에 근거하여 여러 처리군으로 나누어지는 경우
분산분석법을 적용하기 위해서는 몇 가지 기본적인 가정이 필요
각 표본은 확률표본이고, 서로 독립이라고 가정
확률변수는 정규분
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법 및 코드북
: 척도에 따른 통계방법, 연습용 설문지 및 코드북
7. 데이터 코딩 및 변수정의
8. 기술통계량
: 빈도분석, 기술통계, 다중응답, 교차분석
9. 평균비교
: 신뢰도 분석, 변수계산, 독립표본 티검증, 일원배치 분산분
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<일원배치법>=반복수가 일정한 일원배치법 : 모수모형인 경우 <일원배치법>=반복수가 일정한 일원배치법 : 모수모형인 경우
◎ 데이터 구조 모형~인자A가 모수인 경우
◎ 총변동의 분할
◎ 자유도의 분할 (φT = φA - φE )
◎ 평균제곱(
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