통계 > 분산 > 이-분산 F-검정...
Statistics > Variances > Two variances F-test...
datasets 패키지에 포함된 sleep 데이터셋을 활용해보자.
sleep
Datasets > sleep data(sleep, package="datasets") summary(sleep) str(sleep) 데이터셋의 내부는 다음과 같다:
rcmdr.kr
<이-분산 F-검정> 메뉴창에서 요인형 변수 group을 <집단 (하나 선택)>에, 수치형 변수 extra를 <반응 변수 (하나 선택)>으로 결정하자. Two variances F-test (이-분산 F-검정)은 두 개의 집단 비교로 반응 변수의 분산을 점검하는 기법이다.
Tapply(extra ~ group, var, na.action=na.omit, data=sleep) # variances by group
var.test(extra ~ group, alternative='two.sided', conf.level=.95, data=sleep)alternative 이후 선택 사항들은 기본 선택을 사용하였다. 변화를 준 것은 없다. 따라서 아래의 명령문과 같은 의미이기도 하다.
var.test(extra ~ group, data=sleep)sleep 데이터셋에 있는 extra 변수의 요인 수준 (group1, group2)별 분산은 차이가 있다고 통계적으로 말하기 어렵다는 결론을 얻는다. 줄여서 거칠게 말하면, 두 분산의 차이가 없다고 할 수 있다.
'Statistics > Variances' 카테고리의 다른 글
| 3. Levene's test... (0) | 2022.03.08 |
|---|---|
| 2. Bartlett's test (0) | 2022.03.08 |