반응형 데이터과학 기초/통계11 파이썬으로 분산분석(ANOVA)하기 (1) - One Way (일원 분산분석) 분산 분석(ANOVA)으로의 확장 지금까지 우리는 t-test와 상관관계 분석을 수행했습니다. 두 방법론은 앞으로 배울 방법론의 기초가 되는 방법론으로 분산분석(ANOVA)과 회귀분석(Regression)과 깊은 관계를 갖습니다. (좀 더 깊은 레벨에서 보자면, ANOVA와 Regression, 더 나아가 t-test는 모두 선형 모형이라는 큰 범주에 속해 있습니다) 오늘은 이 중, 실험에서 많이 사용되는 분산분석(ANOVA, Analysis of Variance)에 대해 배워보겠습니다. 분산분석(ANOVA, Analysis of Variance)? 분산 분석은 말 그대로 분산을 분석하는 방법론입니다. 그렇다면 분산(Variance)는 무엇일까요? 일단 사전적 정의로는 (개별값 - 평균)을 제곱하여 합한.. 2022. 8. 14. 파이썬으로 상관관계(Correlation analysis) 분석하기 : 스피어만의 rho / 켄달의 tau 상관관계 분석(Correlation analysis)의 여러 분파들 지난 시간에는 상관관계 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 피어슨의 r에 대해 알아봤습니다. 2022.08.11 - [데이터과학 기초/통계] - 파이썬으로 상관관계(Correlation analysis) 분석하기 : 피어슨의 r 이 포스팅에서는 피어슨의 r을 소개하면서 반복적으로 "연속형 변수"라는 말을 강조했습니다. 이는 "연속형 변수(Continuous Variable)"와 "서열형 변수(Ordinal Variable)"의 속성 차이가 결과에 크게 영향을 미치는 데도 불구하고 현실에서 잘못 사용되거나, 혼용되는 경우가 많기 때문입니다. 오늘은 "서열형 변수(Ordinal Variable)"의 상관관계 분석을 위한 "스피어만의 ρ (Sp.. 2022. 8. 12. 파이썬으로 상관관계(Correlation analysis) 분석하기 : 피어슨의 r 가 아닌 를 보자 지금까지 우리는 A그룹 B그룹의 차이(t-test) 혹은 분포의 유사성이나 상관관계(Chi-Square)에 대해 공부했습니다. 하지만, 통계 검정에는 단순히 두 그룹의 차이만 확인하는 기법만 있지 않습니다. 오늘 배울 상관관계 분석(Correlation analysis)은 두 그룹의 "차이"가 아닌 "상관관계"에 집중하는 분석 방식입니다. 특히, 상관관계 분석은 나중에 배울 회귀분석(Regression)과 연결된다는 점에서 한번 정도 확인하고 넘어갈 필요가 있습니다. 상관관계 분석(Correlation analysis)의 종류 막연하게 두 변수의 상관관계를 알아보겠다고 했지만, 사실 상관관계를 측정하는 방식에는 여러 방식이 있을 수 있습니다. 1) 데이터의 유형에 따라 범주형과 연속형의.. 2022. 8. 11. 파이썬으로 Chi-Square(카이 제곱)검정 돌리기 이제 t-test 시리즈(?)를 마무리하고, 그 다음으로 카이 제곱 검정에 대해 알아보겠습니다. (정확히 말하면, 모수 기반의 t-test만 마무리했지만 오늘은 넘어가겠습니다) Chi-Square검정은 환경에 따라 t-test 보다 더 많이 쓰는 검정 방식입니다. 개념상 헷갈릴 부분을 제외하면 과정이 크게 복잡하지 않기 때문에 포스팅 내용을 차근차근 따라하시면 쉽게 이해할 수 있습니다. 그러면 시작해보겠습니다. 카이 제곱 검정? Chi-Square검정은 말 그대로 카이(χ) 제곱 분포를 사용하는 검정입니다. 그렇다면, 왜 카이 제곱 분포를 사용할까요? 잠깐 이전의 포스팅을 확인해 보도록 합시다. 2022.08.04 - [데이터과학 기초/통계] - 파이썬으로 대응표본 t-test 돌리기 2022.08.02.. 2022. 8. 6. 이전 1 2 3 다음 반응형
