요약 통계량만으로 충분
원시 관측값은 필요 없고, 각 그룹의 평균, 표준편차, n만 있으면 됩니다.
도구 / ANOVA 계산기
세 그룹 이상의 평균을 한 번에 비교합니다. 각 그룹의 평균, 표준편차, 크기를 입력하면 F 통계량과 p값을 얻을 수 있어요.
F = 집단 간 MS ÷ 집단 내 MS · df₁ = k − 1 · df₂ = N − k
값을 입력하면 결과가 보입니다
그룹별 평균, 표준편차, 표본 크기입니다. 그룹이 다섯 개보다 적으면 뒤쪽 행은 비워 두세요.
입력한 각 그룹에는 2 이상의 정수 표본 크기가 필요합니다. 너무 작은 그룹은 제외되는 대신 계산이 중단됩니다. 행을 비워 두면 제외됩니다.
p값이 작으면 적어도 한 그룹의 평균이 다른 그룹과 다릅니다. 다만 어느 그룹인지는 알 수 없습니다.
쌍별 t 검정을 하나 더할 때마다 거짓 양성의 기회도 하나 늘어납니다. 일원 ANOVA는 모든 그룹에 걸쳐 질문을 한 번만 던집니다.
원시 관측값은 필요 없고, 각 그룹의 평균, 표준편차, n만 있으면 됩니다.
집단 간과 집단 내 자유도를 보고합니다. 결과를 F(df1, df2) 형태로 쓸 때 필요한 값입니다.
각각 5%인 쌍별 검정을 여러 번 하는 대신, 5%인 총괄 검정을 한 번 합니다.
네 가격 페이지의 평균 주문 금액이나, 세 지원 채널의 만족도 등입니다.
지점, 플랜, 코호트에 따라 평균 점수가 다른지 검정합니다.
한 요인이 두 수준보다 많은 모든 설계에 씁니다.
F = MS_between ÷ MS_within · df₁ = k − 1 · df₂ = N − k
MS_between은 그룹 크기로 가중한, 전체 평균 주변의 그룹 평균 분산입니다. MS_within은 각 그룹 내부의 분산을 풀링한 값입니다. k는 그룹 수, N은 총 관측 수입니다.
세 그룹 이상의 평균이 모두 같은지입니다. 귀무가설은 모든 그룹이 같은 모평균을 공유한다는 것입니다.
p값이 작으면 적어도 한 그룹이 다르지만, 이 검정은 어느 그룹인지 지목하지 않습니다.
집단 간 평균제곱을 집단 내 평균제곱으로 나눕니다.
F = MS_between ÷ MS_within
집단 간 변동은 각 그룹 평균이 전체 평균에서 얼마나 떨어졌는지를 그룹 크기로 가중한 값입니다. 집단 내 변동은 그룹 내부의 흩어짐을 풀링한 값입니다. F가 크면 내부 잡음으로 설명되는 정도보다 그룹들이 더 멀리 떨어져 있다는 뜻입니다.
각 검정이 저마다 5%의 거짓 양성 위험을 지기 때문입니다. 세 그룹이면 세 번의 비교이고 적어도 하나가 거짓 양성일 확률이 약 14%입니다. 다섯 그룹이면 열 번의 비교로 약 40%입니다.
ANOVA는 한 번만 묻고, 유의한 경우에만 보정된 쌍별 검정으로 이어 갑니다.
다중 검정 조정을 적용한 사후 쌍별 비교를 실행하세요. t 검정 계산기가 각 쌍을 처리합니다. 간단한 Bonferroni 보정이라면 0.05 기준을 비교 횟수로 나누세요.
관측의 독립성, 각 그룹 내에서 대체로 정규인 분포, 그룹 간 비슷한 분산입니다.
ANOVA는 가벼운 위반은 견딥니다. 특히 그룹 크기가 균형 잡혔을 때 그렇습니다. 피해야 할 경우는 분산이 크게 다르고 n까지 다른 상황입니다.
네, 그 경우 F = t²이므로 풀링한 두 표본 t 검정과 같은 p값이 나옵니다. 평균 차이까지 보고하는 t 검정 계산기가 그 상황에서 더 자연스러운 도구입니다.
아니요. 모든 계산이 로컬에서 이루어집니다.
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