완전 랜덤화 설계
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작성일 22-12-27 00:54본문
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레포트/기타
다.
▶▶▶유의확률(p-값)이 0에 가까울수록 “유의함”을 나타낸다.... , 완전 랜덤화 설계기타레포트 ,
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▶▶F-값과 유의확률로부터 유의성을 확인한다. 예를 들어, 유의확률이 유의수준보 다 작으면 “의미 있음”을 나나낸다.
순서
설명
▶▶▶“별표 두 개”는 “통계적으로 지극히 유의함”을 뜻한다. ▶▶▶“별표 두 개”는 “통계적으로 지극히 유의함”을 뜻한다.
▶▶▶결정계수(coefficient of determination)
▶▶▶
▶▶▶1. ideal case : 유의확률=0 그리고 결정계수=1
2. “유의확률 -->0 그리고 결정계수 --> 0 ” 가 가능한가?
==> 표본의 수가 부리는 “마술.” 즉, 표본의 크기가 크면 7.2와 7.3의 차이도 구별…(drop)
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완전 랜덤화 설계
▶▶F-값과 유의확률로부터 유의성을 확인한다.
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▶▶F-값과 유의확률로부터 유의성을 확인한다. 즉, 귀무가설을 기각하게 된다된다.
주로 가설검정을 계획할 때 고려하는 “유의수준(1%, 5%, 10% 등)”과 의 비교를 통하여 유의성을 확인한다.
▶▶`통계적으로 유의함“이란 무엇을 뜻하는가?
▶▶▶처리간 차이가 유의
<==> 주어진 모형이 의미가 있음.
<==> 설계자가 고려한 요인이 의미 있음
<==> 인과관계가 잘 나타나고 있음
▶▶제곱합으로부터 data(資料)의 change(변화) 패턴을 어느 정도 설명(說明)하는가를 판단한다.
참고로, “별표 한 개”는 “통계적으로 유의함”을 나타낸다.
▶▶▶“별표 두 개”는 “통계적으로 지극히 유의함”을 뜻한다.