1.0https://mathority.org/koMathority 팀https://mathority.org/ko/author/w4th5k0r3a/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="NcbLYHZ9Xi"><a href="https://mathority.org/ko/%eb%b6%84%ec%82%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d/">분산 분석이란 무엇입니까?</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://mathority.org/ko/%eb%b6%84%ec%82%b0-%eb%b6%84%ec%84%9d/embed/#?secret=NcbLYHZ9Xi" width="600" height="338" title="“분산 분석이란 무엇입니까?” — " data-secret="NcbLYHZ9Xi" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script> /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document); //# sourceURL=https://mathority.org/ko/wp-includes/js/wp-embed.min.js </script> 분산 분석(ANOVA) 은 세 개 이상의 그룹의 평균을 비교하는 데 사용되는 통계 기술입니다. 이는 그룹 간에 유의미한 차이가 있는지, 어느 그룹이 다른지 확인하는 데 사용됩니다. ANOVA에서는 그룹 간 분산을 비교하여 평균에 유의미한 차이가 있는지 확인합니다. F라는 통계 테스트는 관찰된 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이 공식은 과학 연구, 의학, 심리학, 경제, 산업 등 … 더 보기 »