일원 분석의 예
일원 분석 플랫폼을 사용하여 일원 분산 분석을 수행합니다. 이 분석을 통해 그룹 평균에서 통계적으로 유의한 차이를 검정할 수 있습니다. 이 예에서는 33명의 참가자에게 세 가지 유형의 진통제(A, B, C)를 투여했습니다. 참가자에게 통증 수준을 슬라이딩 척도로 평가하게 했습니다. 처리 A, B 및 C의 평균 통증 수준이 통계적으로 유의하게 다른지 여부를 확인하려고 합니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Analgesics.jmp를 엽니다.
2. 분석 > X로 Y 적합을 선택합니다.
3. pain을 선택하고 Y, 반응을 클릭합니다.
4. drug를 선택하고 X, 요인을 클릭합니다.
5. 확인을 클릭합니다.
그림 6.2 일원 분석의 예
한 가지 약물(A)이 다른 약물보다 일관되게 통증 스코어가 낮음을 알 수 있습니다. 또한 x 축의 눈금 간격이 일정하지 않습니다. 눈금 사이의 길이는 각 약물에 대한 스코어(관측값)의 개수와 비례합니다.
데이터에 대해 분산 분석을 수행합니다.
6. "일원 분석"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 평균/ANOVA를 선택합니다.
참고: X 변수의 수준이 두 개뿐인 경우 "평균/ANOVA" 옵션이 "평균/ANOVA/합동 t"로 표시되며, 이 옵션을 선택하면 보고서 창에 "합동 t-검정" 보고서가 추가됩니다.
그림 6.3 평균/ANOVA 옵션의 예
다음 관측값에 유의하십시오.
• 신뢰 구간을 나타내는 평균 다이아몬드가 그림에 추가됩니다.
– 각 다이아몬드의 중심에 있는 선은 그룹 평균을 나타냅니다. 약물 A의 평균이 약물 B 및 C의 평균보다 낮음을 한 눈에 알 수 있습니다.
– 각 다이아몬드의 세로 범위는 각 그룹의 평균에 대한 95% 신뢰 구간을 나타냅니다.
자세한 내용은 평균 다이아몬드 및 X 축 비례에서 확인하십시오.
• "적합 요약" 테이블에서는 분석에 대한 전체적인 요약 정보를 제공합니다.
• "분산 분석" 보고서에서는 표준 ANOVA 정보를 보여 줍니다. Prob > F(p 값)는 0.0053으로 나타나는데 이는 약물 간에 유의한 차이가 있어 보인다는 결론을 뒷받침합니다.
• "일원 ANOVA에 대한 평균" 보고서에서는 범주형 요인의 각 수준에 대한 평균, 표본 크기 및 표준 오차를 보여 줍니다.