선형모형 방법론(SAS/ STAT - 분산분석) 다운

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선형모형 방법론(SAS/ STAT - 분산분석)

7. 다중 비교 Vs not 두 표본검정을 해보면 : 검정해야 할 쌍이 많다. 무식한 방법이다. 하면 안된다. 이유> ...

7. 다중 비교

Vs not
두 표본검정을 해보면 : 검정해야 할 쌍이 많다. 무식한 방법이다. 하면 안된다.
이유> 모든 귀무가설이 사실인데도 불구하고 적어도 하나이상의 귀무가설을 기각할 오류의 최대값
⇒ 1 － 모든 귀무가설이 사실일 때 모든 귀무가설을 채택할 확률
＝ 1－ P(Accept | true)∙P(Accept | true)∙ … ∙
P(Accept | true)
＝ 1－(1－α)(1－α)…(1－α)＝1－(실험오류율)
α＝0.05 (비교오류률)
유의수준이 90%로 나타나 최대실험오류율이 너무 크게 나온다. 따라서 위와 같은 식으로 검정을 하면 안된다.
그러면 대략 α＝0.0011
이렇게 해도 또 문제가 발생 : 잘 기각하지 않는다.

∙CER : 비교 오류율(Comparisonwise Error Rate)
∙EERC : 완전 귀무 가설 하의 실험 오류율(Experimentwise Error Rate under Compets )
∙EERP : 부분 귀무 가설 하의 실험 오류율(Experimentwise Error Rate under Partial )
∙MEER : 최대 실험 오류율(Maximum Experimentwise Error Rate)

이들 중, MEER 은 귀무 가설의 종류에 무관하게 결정된다. 이표본 검정으로 다중 비교를 하는 것은 CER을 조절하는 것이다. 분산 분석표를 이용한 검정은 다중 비교는 아니지만 EERC를 조절하는 예이다.

⑴ 쌍별 비교(Pairwise Comparisons)
이 비교법은 한번에 두 개씩의 모평균들이 같은지 다른지를 검정하는 방법으로 이표본 검정이 기초적인 예이다. 특히, 이표본 검정에서 비교하려는 두 모평균에 대한 표본 크기 들이 같은 경우를 Fisher의 최소 유의차(LSD : Least Significant Difference) 방법이라 한다. 이 방법들은 CER을 조절한다.

쌍별 비교에서 MEER을 조절하는 방법으로는, Bonferroni의 검정, Sidak의 검정, Scheffe의 다중 비교법(Multiple Comparison Method), Tukey의 스튜던트화 범위 검정(Studentized Range Test), 또는 정직한 유의차(HSD : Honestly Significant Difference) 검정, 그 밖에 Hochberg와 Gabriel 등의 비교법이 있다.



자료출처 : http://www.ALLReport.co.kr/search/Detail.asp?pk=16062627&sid=sanghyun7776&key=



[문서정보]

문서분량 : 20 Page
파일종류 : HWP 파일
자료제목 : 선형모형 방법론(SAS/ STAT - 분산분석)
파일이름 : 선형모형 방법론(SAS STAT - 분산분석).hwp
키워드 : 선형모형,방법론,SAS/,STAT,분산분석
자료No(pk) : 16062627