R에서 이원배치 ANOVA로 두 변수의 효과 분석하기

이원배치 ANOVA는 두 개의 독립 변수에 따라 종속 변수의 차이를 분석하는 통계적 방법입니다. R을 사용하여 이원배치 ANOVA를 어떻게 실행하고 결과를 해석하는지 알아보겠습니다.

 

 

목차

1. 이원배치 ANOVA (Two-Way ANOVA) 이란
2. R에서 이원배치 ANOVA (Two-Way ANOVA)하는 법
3. 분석결과 해석하는 법

 

1. 이원배치 ANOVA (Two-Way ANOVA) 이란

이원배치 ANOVA는 두 개의 독립 변수(또는 요인)가 종속 변수에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 통계적 방법입니다.
이 방법은 두 요인의 개별적인 효과와 두 요인의 상호작용 효과를 함께 평가할 수 있습니다.
즉, 한 요인의 수준에 따른 변화가 다른 요인의 수준에 따라 다르게 나타나는지를 검사합니다.
이러한 분석을 통해 두 변수의 결합 효과를 이해하는 데 도움이 됩니다.

 

2. R에서 이원배치 ANOVA (Two-Way ANOVA)하는 법

R에서 이원배치 ANOVA를 수행하려면 역시 aov() 함수를 사용하되, 두 요인을 함께 모델에 포함시킵니다.
이 때, 두 요인의 상호작용 효과를 포함하려면 콜론(:)을 사용하여 요인들을 연결해줍니다.

 

예시 코드:

# 예시 데이터 생성
data <- data.frame(
  value = rnorm(40),
  factor1 = factor(rep(1:2, each=20)),
  factor2 = factor(rep(1:2, 20))
)

# 이원배치 ANOVA 수행
result <- aov(value ~ factor1 * factor2, data=data)
summary(result)

위 코드는 'factor1'과 'factor2' 두 요인과 그들의 상호작용에 따라 'value'에 어떤 변화가 있는지를 분석합니다.
factor1 * factor2는 두 요인의 개별 효과와 상호작용 효과를 모두 포함하는 것을 의미합니다.

 

3. 분석결과 해석하는 법

aov() 함수의 결과에서 주요한 정보는 F-값, p-값, 그리고 요인 및 상호작용의 유의성입니다.
이 정보를 통해 요인의 개별 효과와 상호작용 효과가 통계적으로 유의미한지를 판단할 수 있습니다.

예시 결과 해석:

# 예시 결과 출력
# 
#              Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
# factor1      1  10.50  10.50   4.58    0.040 *
# factor2      1  12.22  12.22   5.34    0.028 *
# factor1:factor2 1 0.80  0.80   0.35    0.559    
# Residuals   36  82.78  2.30                     

위 결과에서 'factor1'과 'factor2'의 p-값이 0.05보다 작으므로 개별적으로 통계적으로 유의미한 효과를 가진다고 해석할 수 있습니다.
그러나 'factor1:factor2'의 p-값은 0.05보다 크므로 상호작용 효과는 통계적으로 유의미하지 않다고 판단됩니다.

 

아래 포스팅도 참고해 보세요! ▶ R을 활용한 조절효과 분석 기법 ▶ R 데이터 프레임에서 열과 행의 합계를 구하는 법 ▶ 데이터 프레임의 열과 행 삭제하는 법 ▶ R의 기본 개념, 예시코드와 알아보는 리스트(List) ▶ R에서 컴퓨터를 끄는 방법