조금만 빨리 이런 강의가 있었으면 제가 수학을 포기하지 않았을 껀데 ㅠ.ㅠ 발음도 정확하고, 목소리 강약도 있어서 강의가 지루하지 않고 재미 있어요. 보통 동영상강의는 일반 강의보다 집중이 힘든경우가 많아서 배속을 올려서 듣는 경우가 많은데, 전체 강의가 다 정속으로 듣더라도 지루하지 않고 집중해서 들을 수 있어서 좋습니다.
안녕하세요! 질문이 있어 들어왔습니다. 혹시 질문에 대한 답변을 주실 수 있을까요? 1. Levene의 등분산 검정에서 등분산이 아니면, 일원배치분석을 수행할 수 없는 건가요? 2. 일원배치분산분석에서 P값이 0.05보다 작으면 두 집단의 평균값이 다르다는 것을 의미하는 것이죠? 그럼 집단샘플링실험을 할 때 샘플링 수를 줄일 순 없는것인가쇼? 답변 주시면 감사하겠습니다!
안녕하세요? 강의 정말 잘 보고 있습니다. 매우 감사합니다! 질문이 생겨서 댓글 남깁니다.. x1의 레벨에 따른 종속변수의 값을 구하는 방법이 강의 도중에 달라진 것 같습니다. 예를들어 14:40 쯤의 예제에서 x1의 main effect가 없다고 설명하시는데, 강의 초반부의 설명에 따르면, x1 level1의 y값과, x1 level2의 y값은 흰색 실선을 기준으로 삼아서 구하고 그 값이 달라지고 있으니 main effect가 존재하는 거 아닌가요? 답변 주시면 굉장히 감사하겠습니다.
강의 잘 듣고있습니다!! 강의중 궁금한게 있어서 질문드립니다 interaction 설명해 주실때 독립변수와 종속변수간 무조건 선형관계를 전제로 한다고 말씀해 주셨는데 변수간 비선형 관계일때는 2way ANOVA를 사용하지 못하는건가요? 예를들어 온도가 상승함에 따라 데이터가 상승하다가 일정 온도가 되었을때 감소하는 경우는 비선형관계일 것 같은데 이런경우는 사용이 불가하는지 궁금합니다. 답변 부탁드립니다 감사합니다 :)
여기서 문제는 어떤 비선형 관계이냐가 관건이라서 워낙 케바케라 볼 수 있을 것 같습니다. 말씀하신 케이스에서도 사용 가능합니다. 여기서 중요한 것은 interaction이란 것이 원래 독립변수와 종속변수간의 선형관계에 비선형적 관계를 설명해주는 매우 중요한 요소라는 점입니다. 그러므로 interaction을 사용하셔도 무방할듯합니다.
18:20 에서 interaction effect가 있는 이유를 이해해보았습니다. X2의 level 1에서는 X1의 level에 따라 값이 바뀌는 것 같이 보이는데, X2의 Level 2에서는 X1의 level에 따라 값이 바뀌지 않잖아요. 즉, X2의 level들에서 X1의 level에 따라 값이 바뀌는 경우도 있고 바뀌지 않는 경우도 있어서 interaction effect가 있는 것인가요?
안녕하세요- 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 질문이 2가지 있습니다. 질문1) X1의 레벨1,2는 점(dot)으로 나타나는데, X2의 레벨1,2는 선(line)으로 나타나는 이유를 알고 싶습니다. 질문2) X가 2개가 아니라 3개일 때(혹은 그 이상일 때)는 좌표로 나타내려면 3차원으로 구현해야 하나요? 번거롭지 않으시다면.. 바쁘지 않으실 때 답변주시면 감사드리겠습니다^^
아.... 이건 일단 x축은 독립변수이고 Y축은 종속변수입니다. 문제는 독립변수가 2개라서 이런 방식으로 표현한 것이죠. 여기의 값들은 평균값인데 만약 각 독립변수가 2개씩의 그룹(레벨)을 가지고 있으면 2*2 매트릭스가 되는걸 이렇게 그린겁니다. 여기서 만약 독립변수가 하나 더 늘어나면 Two-way ANOVA 가 아니라 Three-way ANOVA가 되어 그림이 3차원이 되어야하죠.그러나 만약 한 독립변수가 그룹이 한개 더 있다면 그냥 3*2 매트릭스가 되어 이런방법으로 똑같이 그릴수 있습니다.
선생님..정말 빛 같은 존재십니다..3년 전에 명강을 남겨주셔서 감사합미다...
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플레이리스트에 맞춰 차근차근 공부 중입니다. 매 강의를 들을 때 마다 이해할 수 있어서 행복합니다. 통계 초보도 알 수 있게 강의를 해주셔서 큰 감사드립니다^^!
행복하셨다니 제가 더 감사하네요. ^^
여기서부터 이해하기가 정말로 힘들었는데.. 정말 t-test와 anova를 3번은 반복한것 같습니다. 겨우 이해했는데 성취감이 엄청나네요.. !!앞으로도 좋은강의 계속 부탁드립니다. 정말 제 학습 커리큘럼 전반에 지대한 도움을 주고 계세요..!! 너무 감사드립니다.
도움이 되셨다니 다행입니다 ^^ 더 좋은 강의로 노력하겠습니다 ^^
이게 하면 이해가 되긴 되는 것인가요 ㅠ ANOVA서 헤매고 수학고자 자아가 튀어나와서 모든 걸 고이 접고 전공을 바꾸고 싶다는 자신과의 싸움이 시작되려 하는지라 흐흐흐흐흐흐흑 저도 세 번은 무조건 반복해서 들어봐야겠어요 ㅠㅠㅠㅠ
조금만 빨리 이런 강의가 있었으면 제가 수학을 포기하지 않았을 껀데 ㅠ.ㅠ
발음도 정확하고, 목소리 강약도 있어서 강의가 지루하지 않고 재미 있어요.
보통 동영상강의는 일반 강의보다 집중이 힘든경우가 많아서 배속을 올려서 듣는 경우가 많은데,
전체 강의가 다 정속으로 듣더라도 지루하지 않고 집중해서 들을 수 있어서 좋습니다.
감사합니다 ^^ 힘이 나네요. 더 열심히 만들겠습니다 ^^
설명을 너무 잘하시는데 이 강의부터 제 머리가 잘 안돌아가는 것 같아요ㅠㅠ 여러번 보려구요 감사합니다
양질의 강의 정말 감사합니다~ 신뢰구간에 대한 강의는 없나요? 혹시 베이지안 통계기법에 관한 강의는 하실계획이 없는지 궁금합니다.
안녕하세요! 질문이 있어 들어왔습니다. 혹시 질문에 대한 답변을 주실 수 있을까요?
1. Levene의 등분산 검정에서 등분산이 아니면, 일원배치분석을 수행할 수 없는 건가요?
2. 일원배치분산분석에서 P값이 0.05보다 작으면 두 집단의 평균값이 다르다는 것을 의미하는 것이죠?
그럼 집단샘플링실험을 할 때 샘플링 수를 줄일 순 없는것인가쇼?
답변 주시면 감사하겠습니다!
최고의 강의... 정말 감사드립니다 ^^
감사합니다. ^^
두번보고서야 이해했는데
2차원에 3변수 표현하는 방법이
감탄하고 지렸습니다ㅠㅠ
감사합니다ㅠㅠㅠ
Mba에서 통계학공부중인데
선생님을 교수님으로 모시고싶네요
강의시간은 절반도 안되는데
내용밀도나 집중은 몇십배수준
안녕하세요? 강의 정말 잘 보고 있습니다. 매우 감사합니다! 질문이 생겨서 댓글 남깁니다.. x1의 레벨에 따른 종속변수의 값을 구하는 방법이 강의 도중에 달라진 것 같습니다. 예를들어 14:40 쯤의 예제에서 x1의 main effect가 없다고 설명하시는데, 강의 초반부의 설명에 따르면, x1 level1의 y값과, x1 level2의 y값은 흰색 실선을 기준으로 삼아서 구하고 그 값이 달라지고 있으니 main effect가 존재하는 거 아닌가요? 답변 주시면 굉장히 감사하겠습니다.
아...이게 좀 헷갈리긴 하는데요. 결국 평균으로만 움직이는 것이다 보니 그렇습니다. 다시 한 번 찬찬히 보시면 좋을 것 같네요. 제 설명이 부족했다면 죄송합니다. 제 내공이 이정도라서 ....ㅠㅠ
@@SapientiaaDei 앗!! 아닙니다 제가 부족해서 이해를 못 하는 거겠죠..정말 큰 도움 받는 강 같은 강의입니다. 또 좋은 강의 기다리고 있겠습니다!! 답변 감사합니다~
여기서 2개의 독립변수라고 말씀하시는 것이, 1개의 독립변수와 1개의 조절변수의 경우에도 포함한다고 생각해도 되는거죠?
안녕하세요! 강의 잘 보고 있습니다 :)
질문이 있어서요!
th-cam.com/video/Z-wrgf7QfCM/w-d-xo.html
여기서 33초 부근에 "X2의 level 2도 ~" 라고 하셨는데 X1의 level 2도 ~" 가 맞는거죠?
몇분 33초를 말씀하시는 건지용???? 제가 찾지를 못하겠어서요. 원래 제가 말이 잘 꼬이는 편이긴 합니다. ^^
Sapientia a Dei 링크 누르시면 바로 보이실거에요 ! :)
@@동동동-o4t 아 네 말이 계속 꼬였네요 ^^ 승우님이 제대로 짚어주신게 맞습니다 ^^
갑자기 어려워졌네요ㅠㅠ 꼭 이해하고만다
힘내세요!!! 화이팅입니다. ^^
강의 잘 듣고있습니다!! 강의중 궁금한게 있어서 질문드립니다 interaction 설명해 주실때 독립변수와 종속변수간 무조건 선형관계를 전제로 한다고 말씀해 주셨는데 변수간 비선형 관계일때는 2way ANOVA를 사용하지 못하는건가요? 예를들어 온도가 상승함에 따라 데이터가 상승하다가 일정 온도가 되었을때 감소하는 경우는 비선형관계일 것 같은데 이런경우는 사용이 불가하는지 궁금합니다. 답변 부탁드립니다 감사합니다 :)
여기서 문제는 어떤 비선형 관계이냐가 관건이라서 워낙 케바케라 볼 수 있을 것 같습니다. 말씀하신 케이스에서도 사용 가능합니다. 여기서 중요한 것은 interaction이란 것이 원래 독립변수와 종속변수간의 선형관계에 비선형적 관계를 설명해주는 매우 중요한 요소라는 점입니다. 그러므로 interaction을 사용하셔도 무방할듯합니다.
@@SapientiaaDei 답변 감사합니다!! 좋은 하루 보내세요 :)
18:20 에서 interaction effect가 있는 이유를 이해해보았습니다. X2의 level 1에서는 X1의 level에 따라 값이 바뀌는 것 같이 보이는데, X2의 Level 2에서는 X1의 level에 따라 값이 바뀌지 않잖아요. 즉, X2의 level들에서 X1의 level에 따라 값이 바뀌는 경우도 있고 바뀌지 않는 경우도 있어서 interaction effect가 있는 것인가요?
정확히는 그렇지 않습니다. 어떤 경우는 바뀌고 어떤 경우는 바뀌지 않아서가 아니라 뭔가 바뀌면 그게 interaction입니다.
안녕하세요- 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 질문이 2가지 있습니다. 질문1) X1의 레벨1,2는 점(dot)으로 나타나는데, X2의 레벨1,2는 선(line)으로 나타나는 이유를 알고 싶습니다. 질문2) X가 2개가 아니라 3개일 때(혹은 그 이상일 때)는 좌표로 나타내려면 3차원으로 구현해야 하나요? 번거롭지 않으시다면.. 바쁘지 않으실 때 답변주시면 감사드리겠습니다^^
아.... 이건 일단 x축은 독립변수이고 Y축은 종속변수입니다. 문제는 독립변수가 2개라서 이런 방식으로 표현한 것이죠. 여기의 값들은 평균값인데 만약 각 독립변수가 2개씩의 그룹(레벨)을 가지고 있으면 2*2 매트릭스가 되는걸 이렇게 그린겁니다. 여기서 만약 독립변수가 하나 더 늘어나면 Two-way ANOVA 가 아니라 Three-way ANOVA가 되어 그림이 3차원이 되어야하죠.그러나 만약 한 독립변수가 그룹이 한개 더 있다면 그냥 3*2 매트릭스가 되어 이런방법으로 똑같이 그릴수 있습니다.
인터렉션은 감이 안 오네요ㅠㅠ.....
죄송합니다. 한다고 했는데 설명이란게 참 어렵네요. ㅠㅠ
x2 의 level 1이 왜서 x1 의 level 1 ,2 와 같나요? 여기가 가장 이해 안되던데요? x2는 값을 두개를 갑자기 가지네요. 그리고 x1도 갑자기 값을 두개 가지네요 ㅜ ㅜ, 왜두개의 독립변수가 값을 공유하는가요 ? ㅜ ㅜ
제가 질문을 잘 이해를 못하겠네요. 아마도 인터렉션(교호작용)을 말씀하시는 것 같은데, 2X2 표에서 나오는 것은 값이라기 보다는 여러 관찰값(observation)에 대한 평균값입니다. 가장 앞부분부터 차근차근 보시는 편이 좋습니다. ^^
선생님..정말 빛 같은 존재십니다..5년 전에 명강을 남겨주셔서 감사합미다...