범주형 요인 하나와 계량형 반응이 하나 있고 모든 그룹의 데이터가 비슷한 모양의 분포를 따를 경우
Mood의 중위수
검정을 사용합니다. 이 분석을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 두 개 이상의 그룹의 중위수가 서로 다른지 여부를 확인합니다.
- 모집단 중위수 간의 차이를 포함할 가능성이 있는 값의 범위를 계산합니다.
예를 들어, 한 연구자는 교사가 사용하는 프리젠테이션 방법이 학생이 강의를 이해하는 데 영향을 미치는지 여부를 확인하려고 합니다. 연구자는 학생 149명을 선택하여 텍스트 설명, 사진, 만화 등 세 가지 프리젠테이션 방법 중 하나를 사용하는 강의에 랜덤하게 할당합니다.
이 분석을 찾을 수 있는 위치
Mood의 중위수 검정을 수행하려면 을 선택하십시오.
대립 분석을 사용할 시기
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데이터가 다음과 같은 표본 크기 지침을 충족하면 치우친 분포와 비정규 분포를 사용해도 매우 잘 수행되고 검정력이 더 높은
일원 분산 분석을 사용하는 것을 고려해 보십시오.
- 데이터에 2–9개의 그룹이 포함되어 있는 경우 각 그룹의 표본 크기가 15 이상이어야 합니다.
- 데이터에 10–12개의 그룹이 포함되어 있는 경우 각 그룹의 표본 크기가 20 이상이어야 합니다.
- 그룹 분포에 특이치가 포함되어 있지 않으면 검정력이 더 높은 Kruskal-Wallis
검정을 사용하십시오.
- 랜덤화 블럭 설계가 있고 중위수를 검정하려면 Friedman 검정을 사용하십시오.
