인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 정지원님.

분산분석을 수행할 때, 정규성은 만족하지만 등분산성 가정이 위반되는 경우가 발생할 수 있습니다. 이럴 때 사용하는 대표적인 대안 중 하나가 Welch의 ANOVA입니다. Welch의 ANOVA는 그룹 간 분산의 차이가 있을 때도 분석을 수행할 수 있도록 고안된 방법으로, 등분산성을 가정하지 않기 때문에 유용합니다.

Welch의 ANOVA가 출제될 가능성은 시험 성격이나 주관 기관에 따라 다를 수 있습니다. 하지만 분석 도구로서 기본적인 이해를 갖추는 것이 데이터 분석의 깊이를 더하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히, 실무나 보다 복잡한 데이터 분석 상황에서는 등분산성 조건이 충족되지 않는 경우도 많으므로, 이러한 상황에 대비하는 것이 좋을 수 있습니다.

다음의 유사한 질문과 답변을 참고하시면 도움이 될 것입니다:
- 분산분석 관련해서 질문이 있습니다 !: 이 링크에서는 등분산성이 만족되지 않을 때 사용할 수 있는 대안으로 Welch’s ANOVA를 사용할 수 있다고 설명합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

패스 하시죠!! 메인 검정(등분산 만족)에 집중하시죠!!

화이팅!!!