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16/09/24 09:55
계량 수강한지 4년도 넘었고 이미 졸업한 학부생이라 크게 도움은 안되겠지만, 독립변수가 나이 하나뿐인가요?? r^2가 0.1이면 무의미한 모형같은데.. 혹시 그렇다면 변수 여러개잡고 조정r^2 뽑아보시죠 흐흐
16/09/24 10:10
박스플롯 그려보면 경향성은 보이거든요. 나이가 많아질수록 조금씩 올라가요. 변동성 설명력은 위 표에서 397 / 397 + 2884를 말씀드린 거에요. r^2은 뭔지 잘 모르게네요^^;; 박스플롯 첨가할게요.
16/09/24 10:25
넵 말씀드리고 싶었던건 종속변수가 증가하는건 맞지만 그게 꼭 나이의 변동 하나만으로 설명되는건 아닌거같고, 그건 설명력(r^2)이 낮은 데서 알 수 있어서요. 보시면 아시겠지만 잔차항 분산 2,884가 나이 분산 397보다 훨씬 크니까 설명력이 낮잖아요??즉 독립변수를 나이 포함 여러개를 넣어서 잔차항을 줄인 후 그 독립변수간 설명력을 비교해보면 나이가 종속변수에 미치는 영향력이 얼마나 유의미한지 알 수 있을거고, p밸류로 가설검정도 되겠죠..물론 나이에 따라 값이 변한다라는 가설 자체는 p밸류가 낮으니 기각할 수 없겠네요.
16/09/25 23:22
p-value야 당연히 그렇게 나올 수 있고, 디자인상 군이 너무 많습니다. 애초에 ANOVA의 p-value가 보이는게 해당 여러개의 군중에서 차이나는 군이 한개라도 있냐? 를 보는거니까요. 당연히 군이 많아지면 여러 조합이 나오고 그중 하나 얻어걸릴 가능성이 높아집니다.
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