통계 / 시험
일원분산분석 계산기
일원분산분석으로 3개 이상 그룹의 평균이 다른지 검정합니다. 각 그룹의 값을 한 줄에 입력하면 F, p값, η², ANOVA 표와 그룹별 평균 및 SD를 확인할 수 있습니다.
일원분산분석 계산기: ANOVA는 전체 변동을 그룹 평균 간 변동과 그룹 내 변동으로 나눕니다. F는 그룹 간 평균제곱을 그룹 내 평균제곱으로 나눈 값이며, 자유도는 k − 1 및 N − k입니다. p값은 F 분포에서 계산합니다. 세 가지 예시 그룹의 경우 F = 22.68, p = 0.000016입니다. η²는 전체 변동 중 그룹 간 차이가 차지하는 비율입니다. 서버에 파일을 전혀 업로드하지 않고 브라우저에서 100% 로컬로 실행됩니다.
- 카테고리
- 학교 및 학습 도구
- 실행 횟수
- 브라우저에서
- 비용
- 무료 · 가입 불필요
- 사용 가능 여부
- 사용 가능
브라우저에서 전부 실행됩니다
| 출처 | SS | df | MS | F |
|---|---|---|---|---|
| 집단 간 | 4.4007 | 2 | 2.2003 | 22.6795 |
| 집단 내 | 1.6493 | 17 | 0.097 |
| 집단 | n | 평균 | SD |
|---|---|---|---|
| 1 | 8 | 5.4875 | 0.4016 |
| 2 | 7 | 4.9143 | 0.241 |
| 3 | 5 | 6.14 | 0.2074 |
5% 수준에서 유의합니다(p < 0.05). 실제 차이가 없다면 이러한 결과가 나올 가능성은 낮습니다.
일원 분산분석은 집단 간 변동과 집단 내 변동을 비교하여 여러 집단의 평균이 모두 같은지 검정합니다: F = MS between ÷ MS within. 작은 p-value는 최소 하나의 평균이 다르다는 뜻이지 어느 평균이 다른지는 알려 주지 않습니다. Tukey 또는 Bonferroni 보정과 같은 방법을 적용한 쌍별 검정을 추가로 수행하십시오. 관측값이 독립적이고 데이터가 대체로 정규분포를 따르며 분산이 비슷하다고 가정합니다.
계산 예시
식물 키의 세 집단에서 평균은 5.49, 4.91, 6.14이고 분포도 비슷했습니다. F(2, 17) = 22.68, p < 0.0001이므로 세 집단이 하나의 평균을 공유한다고 볼 수 없습니다. η² = 0.73은 변동의 대부분이 집단 간에 있음을 의미합니다.
두 그룹만 비교하는 경우에는 t-test 계산기로 같은 결과를 얻을 수 있으며, 분산이 같지 않은 경우도 처리합니다.
효과 크기
η²가 약 0.01이면 일반적으로 작음, 0.06이면 중간, 0.14이면 큼으로 분류하며, 이는 Cohen의 지침에 따른 것입니다. 다만 대략적인 기준이므로 해당 분야의 맥락에서 해석하십시오.
측정값이 아닌 범주형 결과를 사용하는 경우에는 카이제곱 계산기를 사용하십시오.
사용 방법
- 각 그룹의 값을 한 줄에 입력합니다.
- F 통계량, 자유도, p값 및 η²를 확인합니다.
- ANOVA 표와 그룹별 요약을 검토합니다.
개인정보 보호 및 제한사항
데이터는 브라우저에 그대로 유지됩니다.
관련 도구
자주 묻는 질문
유의한 ANOVA 결과는 무엇을 의미하나요?
적어도 한 그룹의 평균이 다른 그룹과 다르다는 뜻이지만, 어느 그룹이 다른지는 알려 주지 않습니다. Tukey의 HSD처럼 다중 검정을 보정한 쌍별 비교로 후속 검정을 수행하십시오.
두 그룹에도 ANOVA를 사용할 수 있나요?
예. 두 그룹에서는 Student의 t-검정과 동일하며, F = t²입니다.
분산이 크게 다르면 어떻게 하나요?
등분산을 가정하지 않는 Welch의 ANOVA가 더 안전합니다. 이 계산기는 고전적인 일원분산분석을 실행합니다.
무료 도구 · 브라우저에서회 실행 · 계정 불필요