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Read ANOVA for the logics of ANOVA
Eysenck는 (1974) 단어자료를 기억하는 정도는 단어를 외울 때 사용한 처리방법에 따라서 다르게 나타날 것이라고 예측 (p. 426) 55-65세 50명을 다섯 그룹에 무작위배치(random assignment)
- 의도학습
- 의도. 목록을 따라 읽도록 지시 - 나중에 회상을 요구받을 것이라고 하여 일부러 암기하도록 지시
- 우연학습
- 낱자세기. 낱자세기 - 각 단어의 숫자를 세어보도록 지시
- 운율. 운율이 같은 단어 생각해보도록 지시
- 형용사. 형용사를 사용하여 단어를 수식해보도록 지시
- 심상. 단어를 심상(머리)에 세겨보도록 지시
GROUP RECALL 1 9 1 8 1 6 1 8 1 10 1 4 1 6 1 5 1 7 1 7 2 7 2 9 2 6 2 6 2 6 2 11 2 6 2 3 2 8 2 7 3 11 3 13 3 8 3 6 3 14 3 11 3 13 3 13 3 10 3 11 4 12 4 11 4 16 4 11 4 9 4 23 4 12 4 10 4 19 4 11 5 10 5 19 5 14 5 5 5 10 5 11 5 14 5 15 5 11 5 11
낱자세기 | 운율 | 형용사 | 심상 | 의도 | |
---|---|---|---|---|---|
9 | 7 | 11 | 12 | 10 | |
8 | 9 | 13 | 11 | 19 | |
6 | 6 | 8 | 16 | 14 | |
8 | 6 | 6 | 11 | 5 | |
10 | 6 | 14 | 9 | 10 | |
4 | 11 | 11 | 23 | 11 | |
6 | 6 | 13 | 12 | 14 | |
5 | 3 | 13 | 10 | 15 | |
7 | 8 | 10 | 19 | 11 | |
7 | 7 | 11 | 11 | 11 | |
평균 | 7 | 6.9 | 11 | 13.4 | 12 |
표준편차 | 1.83 | 2.13 | 2.49 | 4.50 | 3.74 |
변량 | 3.33 | 4.54 | 6.22 | 20.27 | 14.00 |
SS | 30 | 40.9 | 56 | 182.4 | 126 |
435.3 |
전체평균 | 10.06 |
전체표준편차 | 4.01 |
전체변량 | 16.06 |
전체n | 50 |
전체SS | 786.82 |
BetweenVar | 351.52 |
가정.
- 정상성
- 변량동질성
- 관찰독립성
> a.data <- read.csv("http://commres.net/wiki/_media/tab16-1.csv") > a.data$GROUP <- factor(a.data$GROUP) > a.data GROUP RECALL 1 1 9 2 1 8 3 1 6 4 1 8 5 1 10 6 1 4 7 1 6 8 1 5 9 1 7 10 1 7 11 2 7 12 2 9 13 2 6 14 2 6 15 2 6 16 2 11 17 2 6 18 2 3 19 2 8 20 2 7 21 3 11 22 3 13 23 3 8 24 3 6 25 3 14 26 3 11 27 3 13 28 3 13 29 3 10 30 3 11 31 4 12 32 4 11 33 4 16 34 4 11 35 4 9 36 4 23 37 4 12 38 4 10 39 4 19 40 4 11 41 5 10 42 5 19 43 5 14 44 5 5 45 5 10 46 5 11 47 5 14 48 5 15 49 5 11 50 5 11 > a.out <- aov(RECALL~GROUP, data=a.data) > a.out Call: aov(formula = RECALL ~ GROUP, data = a.data) Terms: GROUP Residuals Sum of Squares 351.52 435.30 Deg. of Freedom 4 45 Residual standard error: 3.110198 Estimated effects may be unbalanced > > summary(a.out) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) GROUP 4 351.5 87.88 9.085 1.82e-05 *** Residuals 45 435.3 9.67 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 > > TukeyHSD(a.out) Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = RECALL ~ GROUP, data = a.data) $GROUP diff lwr upr p adj 2-1 -0.1 -4.05223799 3.852238 0.9999937 3-1 4.0 0.04776201 7.952238 0.0460196 4-1 6.4 2.44776201 10.352238 0.0003180 5-1 5.0 1.04776201 8.952238 0.0068354 3-2 4.1 0.14776201 8.052238 0.0385792 4-2 6.5 2.54776201 10.452238 0.0002524 5-2 5.1 1.14776201 9.052238 0.0055623 4-3 2.4 -1.55223799 6.352238 0.4291513 5-3 1.0 -2.95223799 4.952238 0.9510451 5-4 -1.4 -5.35223799 2.552238 0.8510119
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