인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 😊 강의를 들으면서 궁금하신 부분이 생길 수 있어요.
Levene 검정 결과, 한 집단이라도 등분산성을 만족하지 않는 경우에는 Welch's ANOVA를 사용합니다.

참고로 작업형 3에서는 R과 비교해 파이썬 함수가 어렵거나 결과가 크게 다를 수 있는 항목은 학습 부담을 고려해 제외했어요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

yaejin1016님, 질문해주신 이원분산분석에서 등분산성이 만족되지 않는 경우에 대한 검정 방법에 대해 안내드리겠습니다.

이원분산분석에서 Levene 검정을 통해 한 집단이라도 등분산성을 만족하지 못할 경우, 이를 보완하기 위해 사용할 수 있는 방법은 몇 가지가 있습니다:

1. Welch’s ANOVA: 등분산성이 위배된 경우 가장 일반적으로 추천되는 방법입니다. Welch’s ANOVA는 등분산성을 가정하지 않고도 유의한 결과를 도출할 수 있는 검정 방법입니다. 이 방법은 변동성을 서로 다르게 가정하고 평균을 비교함으로써 유의미한 결과를 제공합니다.

2. 데이터 변환: 데이터를 로그 변환 또는 제곱근 변환하는 등의 방법으로 변환하여 등분산성을 개선할 수 있습니다. 데이터의 분산을 균일하게 만들 수 있는 방법이지만, 때에 따라서는 데이터 해석이 어렵게 될 수도 있으니 주의가 필요합니다.

관련해서 추가적으로 도움이 될 수 있는 유사한 질문과 답변을 아래에 첨부했습니다.

• 분산분석 관련해서 질문이 있습니다 !: 이 질문에서는 선생님께서 등분산성을 만족하지 않을 때에 대한 다양한 방법들을 언급하셨습니다.
  

위의 링크들은 해당 문제에 대해 더 구체적인 시나리오를 제공하고 있어 yaejin1016님께 도움이 될 수 있을 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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