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 <code>
-> hist(o, breaks=br,
-+      col=rgb(1,1,1,.5))
-> abline(v=m.o, col="black", lwd=3)
-> abline(v=m.tot, col='red', lwd=3)
->
-> hist(p, breaks=br,
-+      col=rgb(.5,1,1,.5))
-> abline(v=m.p, col="blue", lwd=3)
-> abline(v=m.tot, col='red', lwd=3)
->
 </code>
@@ Line 162: / Line 152: @@
 +      col=rgb(1,1,1,.5))
 > abline(v=m.o, col="black", lwd=3)
-> hist(p, add=T, breaks=br,
+> abline(v=m.tot, col='red', lwd=3)
+>
+> hist(p, breaks=br,
 +      col=rgb(.5,1,1,.5))
 > abline(v=m.p, col="blue", lwd=3)
 > abline(v=m.tot, col='red', lwd=3)
 >
 > ss.bet <- n.o*(m.tot-m.o)^2 +  # m.tot 에서 o그룹공통 까지의 거리를 제곱해서 모두 더한 값
                                  # 아래 그림에서 빨간색 선에서 검은색 선까지의 거리를 제곱해서 모두 더한 값
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 {{.:pasted:20251207-105845.png}}
 {{.:pasted:20251207-105903.png}}
-{{.:pasted:20251207-110007.png}}
 <code>
@@ Line 185: / Line 175: @@
 +      col=rgb(1,1,1,.5))
 > abline(v=m.o, col="black", lwd=3)
-> ss.o <- ss(o)
+> ss.o <- ss(o)  # o집단의 평균인 검은색 선에서 개인 점수까지의 거리는 (오차는) 독립변인과 상관없이 랜덤하게 나타나는 것
-> ss.o
+> ss.o           # o집단의 것을 ss.o라고 부른다
 [1] 2179.19
 >
@@ Line 192: / Line 182: @@
 +      col=rgb(.5,1,1,.5))
 > abline(v=m.p, col="blue", lwd=3)
-> ss.p <- ss(p)
+> ss.p <- ss(p)  # p집단도 마찬가지이다. 이 집단 내의 sum of square값은 p 집단의 공통특징인 평균에서 개인점수가 랜덤하게
-> ss.p
+> ss.p           # 나타나는 것이고, 이것을 sum of square p라고 부른다
 [1] 2605.623
 >
-> # 이 둘은 random 한 차이이다
+> # 이 둘은 각 그룹의 평균을 중심으로 random 하게 나타나는 평균에서의 거리이다 (에러).
+> # 따라서 우리는 이것을 sum of square within group이라고 부른다
 > ss.wit <- ss.o+ss.p
 > ss.wit