모형이 적합성 결여 검정에서 유의한 결과를 보일 경우에도 변환이 유용한데, 특히 반응 표면 실험 분석에서 중요합니다. 모든 유의한 교호작용 항과 2차 항을 모형에 포함시켰는데도 적합성 결여 검정에서 차수가 더 높은 항을 추가해야 한다는 결과가 나왔다고 가정합니다. 이 경우 변환을 수행하면 적합성 결여를 제거할 수 있습니다.
변환으로 이 문제가 해결되면 더 복잡한 다른 분석 방법에 맞는 회귀 분석을 사용할 수 있습니다. 회귀 분석 또는 설계된 실험에 대한 자료를 사용하면 문제에 따라 사용할 변환을 쉽게 알 수 있습니다.
Box-Cox 변환은 가장 일반적으로 사용되는 분산 안정화 변환입니다.
변환되지 않은 데이터
이 그래프는 잔차에서 일정하지 않은 분산을 나타냅니다.
변환된 데이터
이 그래프는 분산 안정화 변환 이후의 잔차를 보여줍니다. 적합치(x-축)의 척도가 달라진 것과 분산이 일정해진 것을 볼 수 있습니다.
반응 변수 변환
제곱근, 로그, 누승, 역수, 아크사인 등 다양한 함수를 사용하여 데이터를 변환할 수 있습니다.
