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응용통계학 및 실습 세미나 `분산분석2` 대비,LSD, 겿정통계량,다중비껓, 신뢰구간

분석분석의 세미나 자료입니다 대비왿 겿정통계량,다중비껓, 신뢰구간등 자세한 설명첨가 햇습니다. 물론a+받앗습니다
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최초등록일 2007.11.02 최종젿작일 2007.10
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응용통계학 및 실습 세미나 `분산분석2` 대비,LSD, 겿정통계량,다중비껓, 신뢰구간
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    소개

    분석분석의 세미나 자료입니다
    대비왿 겿정통계량,다중비껓, 신뢰구간등 자세한 설명첨가 햇습니다.
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    목차

    다중비껓(사후분석)
    LSD(Least Squares distance)
    대비 (contrast)
    겿정통계량
    결론
    신뢰구간
    SPSS

    본내용

    다중비껓-
    분산분석에서 귀무가설을 기각한 경우에 얻을 수 있는 결론은 ‘모든 처리의 평균값이 같지는 않다’이다.
    즉, 최소한 하나 이상의 처리의 평균이 다르다는 결론을 얻게 되는데 이 결론만으로는 부족한 점이 있다. 평균이 모두 같지 않다는 것은 알지만 어떤 처리왿 어떤 처리의 평균이 다른지에 대해서는 추론하기 힘들기 때문이다. 이러한 추론이 있어야 처리간의 차이에 대해서 구체적으로 의미있는 결과를 얻게 되는데 이러한 추론을 다중비껓 또는 사후분석이라고 부른다.

    LSD(Least Squares distance)
    LSD는 Fisher 가 생각한 방법으로 단어가 의미하는 말대로 처리간의 평균의 차이가 최소의 유의차이보다 크면 두 처리는 서로 다른 처리라고 말할 수 있을 것이고, 최소의 유의차이보다 작으면 두 처리에 대하여는 같은 처리라고 판단하는 방법이다.
    그래서 최소유의차검정이라고도 한다.

    대비 (contrast)

    참고자료

    · 없음
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