oneway anova, kruskal wallis

1. STEP 01

일원 분산 분석(One-Way ANOVA)와 크루스칼-왈리스(Kruskal-Wallis) 검정은 두 가지 이상의 그룹 간의 평균 차이를 검정하는 통계적 방법이다. 각각의 분석 방법은 데이터의 특성과 요구사항에 따라 적절하게 선택된다. 일원 분산 분석은 정규 분포를 따르는 연속형 데이터에 적합하고, 크루스칼-왈리스 검정은 비모수적인 방법으로서 데이터가 정규성을 따르지 않거나 비연속형인 경우에 사용된다. 일원 분산 분석의 기본적인 목적인 여러 그룹의 평균이 서로 다른지를 검정하는 것인데, 이 과정에서 그룹 간의 분산과 그룹 내의 분산을 비교하여 계산된 F-값을 이용한다. F-값이 유의미하게 크면, 그룹 간의 평균 차이가 있다고 판단하게 된다. 이 때 각 그룹의 샘플 수, 평균, 분산 등을 활용하여 전체 분산을 구하고, 이를 바탕으로 F-통계량을 계산하게 된다. 일원 분산 분석이 유용한 이유는, 예를 들어 세 개 이상의 학습 방법이 학생의 학업 성적에 미치는 영향을 비교하고자 할 때, 각 방법에 대한 평균 성적의 차이를 명확히 통계적으로 검정할 수 있기 때문이다. 반면 크루스칼-왈리스 검정은 모집단의 분포에 대한 가정이 없기 때문에 보다 유연하게…(생략)