다변량분산분석

다변량분산분석

 

다변량분산분석은 중다변량분석 혹은 MANOVA라고도 합니다. 가끔 다변량분석이라고도 하는데 본 블로그에서는 다변량분석이 회귀분석, 판별분석, 요인분석 등을 포함하는 개념이라 생각하여 다변량분산분석이라 부르기로 합니다. 다변량분산분석은 종속변수가 두 개 이상일 때 종속변수의 평균의 차이를 검증하거나 독립변수에 따른 종속변수들의 종합된 값의 차이를 검증할 때 쓰는 통계기법이죠^&^ 여기서 종합된 값이란 종속변수의 변화를 고려한 값이라 할 수 있습니다. 예를 들어 볼까요? 세 가지 지도 방법이 언어학습성취도 및 정의적 태도에 미치는 영향을 알아볼 때, 다변량분산분석을 사용하면 언어학습성취도와 정의적 태도의 집단간 유의한 차이(여기까진 2번의 분산분석이라 할 수 있죠^&^)뿐만 아니라 어느 변수에 그 효과가 나타났는지도 알 수 있습니다.

 

다변량분산분석의 조건으로는 1) 종속변수들 간에 유의미한 상관관계를 지녀야 하고, 2) 종속변수들의 정상분포성 및, 3) 동변량성을 충족시켜야 합니다. 여기서 정상분포성은 분석에 이용되는 제일 하위집단의 사례 수가 30이 넘으면 살펴보지 않기도 합니다. 즉, 1)과 3)이 다변량분산분석의 필수조건이라 하겠습니다.