10 / 18 · 일원분산분석

분산 가정과 쌍별 보정법을 함께 제시해야 한다

집단의 실제 분포와 다중비교 보정 구간을 함께 제시합니다. 전체 F 검정과 각 집단쌍의 결론을 섞지 않습니다.

고전적 F + Tukey · 944 respondents · ANES96

분산 가정과 쌍별 보정법을 함께 제시해야 한다
이 미리보기는 기존 16:9 장표입니다. 아래 Pele 관계도가 이 통계 그래프 전체를 생성한 것은 아닙니다.

이 관계도는 분석의 변수·설계·검정 관계를 설명하는 보조 도식입니다. 단독 HTML 발표 장표의 통계 그림과 구분합니다.

분석 관계도
Groups: 1 = high school or less; 2 = some college; 3 = degree+. Bars show within-group frequencies; contrasts use the selected correction.
Pele 관계도 원문
flowchart LR
 E["Education3groups"] --> Y["TV-news distribution"]
 Y --> F["Overall F"]
 Y --> P["Corrected pair contrasts"]
 P --> C["Uncertainty retained"]

공개된 추정치를 받아 축·선·구간·라벨을 직접 배치하는 실제 제작 분기입니다. 생략한 공용 함수와 전체 파일도 확인할 수 있습니다.

SVG 제작 분기 · JavaScript
if (v.kind === "anova") {
  a.push(
    T(0, 35, "A  Actual0–7 times distributions", 30, C.ink, 700),
    T(900, 35, "B  Familywise mean contrasts", 30, C.ink, 700),
  );
  const cols = [C.blue, C.teal, C.slate];
  v.groups.forEach((g, i) => {
    let yy = 105 + i * 155;
    a.push(
      T(0, yy, g.label, 28, C.ink, 650),
      T(0, yy + 37, "n " + g.n + " · mean " + fmt(g.mean, 2), 25, C.muted),
    );
    for (let d = 0; d < 8; d++) {
      let n = g.hist.find((a) => a[0] === d)?.[1] || 0,
        h = (n / g.n) * 155;
      a.push(
        G(
          [
            R(370 + d * 56, yy + 85 - h, 40, h, cols[i]),
            T(390 + d * 56, yy + 118, String(d), 22, C.muted, 400, "middle"),
          ],
          g.key,
        ),
      );
    }
  });
  a.push(
    ...forest(v.contrasts, {
      x: 900,
      y: 50,
      w: 700,
      labelW: 130,
      rowH: 115,
      title: "",
      unit: "Times/week · corrected95% CI",
    }),
    T(
      905,
      560,
      "F(" + v.df.map((x) => fmt(x, 1)).join(", ") + ") = " + fmt(v.F, 3),
      27,
      C.ink,
      650,
    ),
    T(
      905,
      605,
      pv(v.p) + " · descriptive η² " + fmt(v.eta2Descriptive, 4),
      26,
      C.muted,
    ),
  );
  note =
    "Groups: 1 = high school or less; 2 = some college; 3 = degree+. Bars show within-group frequencies; contrasts use the selected correction.";
  source =
    'flowchart LR\n E["Education3groups"] --> Y["TV-news distribution"]\n Y --> F["Overall F"]\n Y --> P["Corrected pair contrasts"]\n P --> C["Uncertainty retained"]';
  map = { E: v.groups[0].key, Y: v.groups[1].key, F: v.key, P: v.key, C: v.key };
}

이 소스는 실행 가능한 편집기가 아니라 원문을 보존한 참고 코드입니다.

데이터
해당 조건의 데이터 파일을 먼저 확인하고, 표본·단위·계수·신뢰구간을 함께 교체합니다. 표본이나 측정 수준이 다른 분석을 같은 척도로 합치지 않습니다.
그림
축 범위·라벨 폭·서체·색상은 실제 삽입 영역에 맞춥니다. 신뢰구간이 0을 포함하는지에 따라 의미를 보존하고, 화면을 줄인 뒤 다시 읽어 봅니다.
해석
관계도의 화살표와 통계 모형의 경로는 인과의 증거가 아닙니다. 평균 반응의 구간과 개별 예측구간, 점별 구간과 동시 구간을 구분합니다.