상세한 답변에 매우 감사드립니다. method=3을 지정했어야 하는데, 제가 좀 혼동하였던 것 같습니다.
아래 질문에 이어 추가 질문을 드립니다.
1. [두그룹 평균 비교시] mytable(... show.total=TRUE, method=3)에서 보이는 결과표에서 p1, p2, p3의 의미가
p2는 Student t-test, p3는 Man Whitney U test 인 것 같은데, p1은 정규성 검정에 대한 p값이 맞는지요?
2. [두그룹 평균 비교시] 정규성 검정 검사시 대상 데이터
예를 들어 A그룹, B그룹의 나이 평균을 비교하고자 할 때, 정규성 검정을 위해서
(1) A그룹의 나이 데이터에 대하여 shapiro.test()를 실시 -> B 그룹의 나이 데이터에 대하여 shapiro.test()를 실시 -> 둘 중 하나 이상에서 p<0.05인 경우 정규성 검정 불만족이라고 판단
(2) 전체(A+B그룹) 나이 데이터에 대하여 shapiro.test()를 실시 -> p<0.05인 경우 정규성 검정 불만족이라고 판단
하는 방법이 있을 것 같은데요(잘 모르는 제 생각엔 왠지 (1)이 맞지 않나 싶은데요..),
제 데이터(각 그룹 25명 전후)에 대한 mytable()의 결과(ptest의 normal / non-normal 여부)는 (2) 방법과 비슷한데, 'p1'으로 보여주고 있는 값이 그 방법과 정확히 일치하지는 않네요.
제가 놓친 부분이 무엇일까요?
감사합니다^^
Comment 3
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cardiomoon
2019.07.18 12:22
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수수
2019.07.19 13:45
답변 감사드립니다. 제가 미처 생각지 못했던 방식으로 정규성 검정이 이루어지고 있는 것이었네요.
자꾸 귀찮게 해드리는 것 같아 죄송하지만, 혹시 이 방법을 사용하는 것에 대한 레퍼런스가 따로 있을까요?
초보적인 통계지식만 갖고 있는 저는 인터넷이나 책을 뒤져보아도 각 그룹별 평균 비교시에 그룹별 데이터를 그대로 정규성검정을 하는 방법 말고, 회귀모형의 잔차를 이용한 방법은 생소하여 추가로 질문을 드립니다.
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cardiomoon
2019.07.19 14:21
아무 통계책이나 보셔도 됩니다 제가 쓴 책에도 있습니다. 아무 통계책이나 평균의 비교 부분을 보시면 나와있을 겁니다
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1. 네 맞습니다.
2. 에를 들어 acs 데이터에서 성별에 따른 나이의 평균을 비교하려고 하면 정규성 검정은 나이를 반응변수로, 성별을 설명변수로 하는 회귀모형을 만든후 그 회귀모형의 잔차를 shapiro.test()를 합니다.
require(moonBook)
fit=lm(age~sex,data=acs)
shapiro.test(resid(fit))