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4. 일원 분산 분석 에서 귀무가설을 채택하는 이유가 무엇일까요?
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p_value가 0.05보다 적으니 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다고 생각했는데 귀무가설을 채택한다고 해서 제가 잘못 이해한건지 궁금합니다
stats.f_oneway(df[cond1]['scores'], df[cond2]['scores'], df[cond3]['scores'], df[cond4]['scores'])
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm
model = ols('scores ~ groups', data = df).fit()
print(anova_lm(model))
답변 2
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우선 질문을 정확하게 표시해 주셔서 감사해요!!
말씀한 내용이 맞습니다.
p-value가 0.05보다 훨씬 작기 때문에 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택합니다.
수정해 둘게요! 🙂
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 민정님!
일원 분산 분석과 관련하여 귀무가설 채택에 관한 질문을 해주셨습니다. 일반적으로, 분석 결과에서 p-value가 0.05보다 작으면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하게 됩니다. 하지만, 이 과정에서 다른 요인들이나 실수가 있을 수 있기 때문에 결과를 꼼꼼히 확인할 필요가 있습니다.
귀무가설을 채택한다고 결론을 내린 경우는 보통 p-value가 0.05 이상일 때입니다. 귀하의 질문에서 설명하신 코드에서는 anova_lm 함수의 결과에서 확인된 p-value가 1.240642e-10이라는 매우 작은 값이 나옵니다. 이는 귀무가설을 기각하고, 세 그룹 간에 통계적으로 유의한 차이가 있음을 의미합니다.
귀무가설이 채택된다고 하여 혼란스러움을 겪으셨다면, 해당 결과나 해석에서 무엇인가 빠진 부분이 있을 수 있습니다. 여러 차례 검토해 보시고, 경과 변수들과 데이터 전처리 부분도 함께 확인해 보기를 권장합니다.
관련된 예제와 변수들에 대한 추가적인 확인이 필요하시다면 다음 자료가 도움이 될 수 있습니다:
- t검정 질문드립니다. - 두 집단 비교 시 가설 검정 관련.
- pvalue 관련 질문 (Stack Exchange) - p-value에 대한 일반적인 개념 설명.
위의 링크를 통해 귀하의 애매한 점을 보완하는 데 도움이 되시길 바랍니다.
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