츔로그

집단분석 [1단계] 데이터 불러오기 # 데이터셋 불러오기 import pandas as pd dp = pd.read_excel('c:\\data\\depression.xlsx') dp.head() dp.head() dp.info() y : 치료효과 [2단계] 집단의 등분산성 비교하기 levene 검정 · 귀무가설 : 분산이 같다. import pingouin as pg pg.homoscedasticity(dv='y', group='TRT', data=dp) > 결과 : pval가 0.000416 으로 0.05 보다 작다. 분산이 같다는 귀무가설을 기각하고, 등분산성을 만족하지 않는 것으로 보고 진행한다. 집단 분석에서 등분산성을 만족하지 않을 때 > welch_anova [3단계] 분산분석 · 귀무가설 ..

분산분석 다중비교 multiple comparison • 분산 분석은 한 번에 여러 집단 비교 가능 • 독립표본 t-검정은 한 번에 두 집단만 비교 가능 • 집단이 여러 개 있을 경우 독립표본 t-검정은 집단 간의 모든 짝을 비교해야 함. - 집단이 k개일 경우 필요한 비교 횟수 = k(k-1) / 2 FWER Familywise Error Rate 다중 비교를 할 경우 적어도 한 번 1종 오류가 발생할 확률 • 세 집단이 모집단에서 평균이 모두 같은 경우 유의수준 5%인 비교를 3번해서, 3번 모두 1종 오류를 피할 확률(독립적이라고 가정할 경우): 95% × 95% × 95 % ≈ 86% • 바꿔 말하면 적어도 한 번 1종 오류가 발생할 확률(FWER)은 14% • 비교를 많이 할 수록 FWER은 증..