데이터 분석 및 실습 7주차 ( 분산분석 - ANOVA )

분산분석 -  ANOVA

 

정규분포하는지 Check

• shapiro.test(p$weight)

p-value > 0.05이기 때문에 정규분포한다.

 

 

 

bartlett.test(weight~group, data=p) 

p-value > 0.05 이기 때문에 3개의 variances가 동일하다.

 

 

 

 

aov(weight~group, data=p)

aov 결과화면

 

 

 

summary로 확인

-> Pr <0.05이기 때문에 그룹끼리의 평균은 다르다는 것을 알 수 있다.

(BUT, 어떤 그룹끼리가 다른지는 확인할 수가 없다.)

 

 

 

어떤 그룹끼리의 평균이 다른지를 Check  하는법

-> 그래프에서 0.0을 포함하지 않는 것이 다른것!!!!!!!!!!!

-> or 맨 오른쪽 p adj < 0.05 인 것이 다른것!!!!!!!

 

 

 

 

 

 

참고

https://kilhwan.github.io/bizstat-book/ch-anova.html

Chapter 13 분산 분석 | R을 이용한 통계 분석 (개정판)

https://statisticsplaybook.com/if-else-and-case-when-in-r/

가장 중요한 R 조건문 2가지! if와 case_when | Statistics Playbook

 

 

 

시험 문제

- 참고문서에서 필요한 데이터 추출

-BP1을 B로 변환(범주형 자료를 수치형 자료로 변환하는 과정임)

BPI	B
1	4
2	3
3	2
4	1
8	없음
9	없음

 

 

b1 = b%>%select(sex, age, HE_BMI, BP1)

b2 = b1[b1$BP1<=4, ] // BP1==8,9값을 제외한 값 불러오기

b3 = na.omit(b2) // 결측치 제거

 

if ~ when 구문 사용하여 BP1을 B로 변환

 

 

 

-카테고리컬 변수를 1,2,3과 같은 형식의 그룹으로 나누면 (1,2,3을 카테고리가 아니라 수치형 자료로 인식함)

-분산 분석을 할 때 out = aov(weight~factor(gr), data=p)로 해야함 (factor을 추가!!)

사용 예시

 

 

영향을 주는 변수는 x ( 경제활동 유무 )

영향을 받는 변수는 y ( 평균 수면 시간 )

 

qqnorm(p$y)

qqline(p$y)

var.test(y~x, data=p)