선형모형 방법론(SAS/ STAT - 분산분석)

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＝0.0xxx 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…
이 비교법은 한번에 두 개씩의 모평균들이 같은지 다른지를 …