균형 분산 분석 예

결과 해석

요인 리스트와 요인 유형(고정 또는 변량), 수준 수, 값이 함께 표시됩니다. 분산 분석표에는 모형의 모든 항에 대한 p-값이 표시됩니다. 설정 및 모든 교호작용에 대한 낮은 p-값은 이 항들이 0.05에서 유의하다는 것을 나타냅니다.

설정은 고정 요인이고 이 주효과는 유의합니다. 이 결과는 평균 코팅 두께가 모든 기계 설정에 대해 같지 않다는 것을 나타냅니다.

시간*설정은 두 고정 요인이 포함되는 교호작용 효과입니다. 이 교호작용 효과는 유의하며, 이는 각 요인과 반응 간의 관계가 다른 요인의 수준에 따라 다르다는 것을 나타냅니다. 이 경우에는 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석해서는 안 됩니다.

평균 표는 평균 두께가 각 시간 수준(아침과 저녁), 각 기계 설정 및 시간과 기계 설정의 각 조합에 따라 어떻게 달라지는지 보여줍니다. 설정은 통계적으로 유의하며 평균은 기계 설정 간에 다릅니다. 그러나 시간*설정 교호작용 항도 통계적으로 유의하므로 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석하지 마십시오. 예를 들어, 교호작용 항에 대한 표는 설정 44에서 시간 2가 더 두꺼운 코팅과 연관된다는 것을 보여줍니다. 그러나 설정 52에서는 시간 1이 더 두꺼운 코팅과 연관됩니다.

조작자는 변량 요인이며 변량 요인이 포함된 모든 교호작용은 랜덤한 것으로 간주됩니다. 변량 요인이 유의하면 요인이 반응의 변동에 기여한다는 결론을 내릴 수 있습니다. 조작자는 0.05 수준에서 유의하지 않지만 조작자가 포함된 교호작용 효과는 유의합니다. 이러한 교호작용 효과는 조작자가 반응에 기여하는 변동량이 시간과 기계 설정의 값에 따라 달라진다는 것을 나타냅니다.