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     * 여러 개의 IV를 가지고 DV에 대한 효과를 볼 수 있다.
     * 여러 개의 IV를 가지고 여러개의 DV에 대한 효과를 볼 수 있다 (Multivariate Statistics: 잘 다루지 않는다)
+  * 우리가 말하는 "둘 혹은 그 이상의 변인들 간의 관계"를 IV와 DV의 관계로 볼 수 있다.
+  * 이를 선언하는 것을 (혹은 "관계의 전개를 예측하는 것"을) 가설이라고 부른다 ([[:hypothesis]] 참조)
+    * 이런 관계는 크게 보아서 두 가지가 있는데, 차이의 가설과 (Difference) 연관의 가설이 (Association) 그것이다.
+    * 설명한 것처럼 차이의 가설은 관련된 변인의 측정수준에 따라서 결정된다
+Level of Measurement:
+  * 종류: Nominal
+  * 순서: Ordinal
+  * 숫자: Interval
+^ Level of \\ measurement ^^ Number of ^ number of \\ groups  ^ ^
+^ DV  ^ IV  ^ IV  ^^ ^
+| 숫자  | 종류  | 1  | 1:parameter  | one sample t-test  |
+| 숫자  | 종류  | 1  | 2 | independent sample t-test  |
+| 숫자  | 종류  | 1  | 1:1 | repeated measure t-test  |
+| ::: | ::: | 1  | 2가지 이상  | F-test  |
+| ::: | ::: | 2  | 2가지 이상  | Twoway Anova \\ Twoway F-test  |
+| 숫자  | 숫자  | 1  | -  | correlation \\ simple regression |
+| ::: | :::  | 2 이상  | ::: | multiple regression  |