일변량 일반선형모형(GLM Univariate Model)중 단순요인 분산분석(Simple Factorial ANOVA)

[통계도우미]

1. 목적
두 개 이상의 요인에 의한 집단들의 평균 비교 실험계획법(요인실험)에서는 각 요인의 종속변수에 대한 효과와 두 요인 이상의 상호작용 효과를 파악
 일원배치 분산분석은 요인이 한 개일 때 수준(집단) 평균들을 비교하는 방법이었다. 그러나 현실적으로 많은 연구에서는 종속변수에 영향을 주는 요인이 두 개 이상 존재하는 경우가 많다.
 분산분석의 예들 중에서 예4에서 예6까지가 여기에 해당된다. 예4에서는 학력(제1요인)에 따라 직무만족도가 다른지 알아보는데, 직종(제2요인)에 따라 다른 정도의 차이가 있을 것으로 생각되어 직종을 통제하고자 한 예이다. 예5에서는 종속변수인 수확량에 영향을 미치는 요인변수로 비료종류와 재배방법의 두 가지를 생각했다. 예6에서는 세미나 방식의 수업과 강의 방식의 수업(제 1요인)을 비교하는데 학년을 제 2요인으로 고려하였다.
 단순요인 분산분석을 통하여 각 요인들의 평균 비교(요인실험에서는 효과 파악)와 두 요인이상의 결합평균 비교(요인실험에서는 상호작용효과 파악)를 할 수 있다.
2. 사용되는 변수의 척도
종속변수는 구간 비율척도이고 모든 요인변수는 명목이나 순서척도
평균을 비교하고자 하는 목적(종속)변수는 구간 비율척도이어야 한다. 그리고 집단을 나누기 위한 요인변수 모두는 명목척도나 순서척도로 되어있어야 한다. 예4에서 예6에 있는 종속변수는 각각 직무만족도, 수확량고 수업효과에 대한 측정값이다. 예4에서 요인변수는 학력과 직종이고, 예5에서는 세 수준을 갖는 비료종류와 두 수준을 갖는 재배방법이다. 예6에서 요인변수는 두 수준을 갖는 수업방식(세미나 방식, 강의 방식)과 네 수준의 학년이다.