아래 자료들은
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R데이터분석 | 일원배치 분산분석 - 그리고 사후분석
제가 사용한 데이터는 '지역별 초중고 사교육비'입니다. 일단 박스플롯을 그려서 이상치를 확인하고 제거했습니다. 이상치는 지역별 상위5% 제거했습니다. 그리고 다시 박스플롯을 그려서 훨씬
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이와 같은 방법으로 진행했습니다. 단지 연도만 2020으로 바꿔본 결과입니다.
2019와 2020에서 선정된 상위/하위 대상이 크게 다른지 보기 위해 같은 방식으로 진행했습니다.
위 포스팅에 과정을 상세히 써놓았으니 여기에는 사진만 투척하겠습니다.
상위: 서울 경기 대전
하위: 경북 충남 충북
이제 사후분석결과 고려합시다.
사교육비평균 상위
서울: 모두와 유의한 차이 있다. 유의확률이 모두 0.01 아래다.
경기: 모두와 유의한 차이 있다. 유의확률이 모두 0.05 아래다.
대전: 광주(0.08), 대구(0.56), 세종(1), 인천(1), 제주(0.55)
참고: 제주인천(0.93), 인천세종(1), 인천부산(0.14), 인천대구(0.94), 인천광주(0.35), 세종광주(0.78), 세종대구(0.99), 세종부산(0.56), 제주세종(0.99), 제주광주(1), 부산광주(1), 대전광주(0.08)
대전과 광주를 묶기에는 0.08이라서 애매하여 같이 묶지 않겠습니다.
대전, 세종, 인천과 제주까지는 0.55, 0.99, 0.93라서 같이 묶었습니다.
서울 경기 | 대전 세종 인천 대구 제주
사교육비평균 하위
경북: 충남(0.8)
충남: 충북(0.98), 전북(0.26), 전남(0.67), 경북(0.8), 경남(0.65), 강원(0.37)
충북: 강원(1), 경남(1), 전남(1), 전북(1), 충남(0.98)
참고: 충북과 경북 (0.02)
경북과 충북을 하나로 묶긴 애매하네요. 경북은 충남 이외의 다른 지역과 유의한 차이가 있습니다.
경북 충남 | 충남 충북 경남 전남 강원 전북
선정한 대상을 2020, 2019 비교하겠습니다.
파랑: 2020
초록: 2019
상위지역
서울 경기 | 대전 세종 인천 대구 제주
서울, 경기 | 세종, 인천, 대전, 부산, 대구
하위지역
경북 충남 | 충남 충북 경남 전남 강원 전북
경북, 경남, 강원 | 전남, 충북
상위지역에서 겹치는 부분만을 골라 정리해보면
서울, 경기 | 세종, 대전, 인천, 대구
하위지역에서 겹치는 부분만을 골라 정리해보면
경북 | 강원 경남 | 충북 전남
이렇게 약간 경향성이 보이긴 하네요. 일단 사교육비평균이라는 측도로 상위/하위 지역을 선정해보았습니다.
앞으로 서울, 경기지역 vs 경북지역을 관심 있게 관찰해야겠다는 결론은 확실히 얻었네요.
2019, 2020년 자료 두개를 합쳐서 낸 통계분석도 그냥 재빨리 해봅시다..
고고..
다시한번.. 파악해봅시다..
상위: 서울, 경기, 인천, 대전
하위: 경북, 경남, 충남, 충북
이제 또 분산분석을 고려한 결과를 봅시다.
상위지역
서울: 모든 집단과 유의한 차이가 있다. 모두 유의확률값이 0.01아래
경기: 모든 집단과 유의한 차이가 있다. 모두 유의확률값이 0.01아래
인천: 세종(1) 부산(0.32) 대전(1) 대구(0.66)
대전: 인천(1), 세종(1), 대구(0.88), 부산(0.62)
서울 경기 | 인천 대전 세종 대구 부산
하위지역
경북: 모든 집단과 유의한 차이가 있다. 모두 유의확률값이 0.01아래
경남: 강원(1), 전남(1), 충남(1), 충북(1),
충남: 경남(1), 강원(1), 전남(1), 전북(0.4), 충북(1)
충북: 충남(1), 전북(0.48), 전남(1), 경남(1), 강원(1)
경북 | 경남 충남 충북 강원 전남 | 전북
이렇게 나오네요.. 넵
상위지역 정리
서울, 경기 | 세종, 대전, 인천, 대구
서울 경기 | 인천 대전 세종 대구 부산
하위지역 정리
경북 | 강원 경남 | 충북 전남
경북 | 경남 충남 충북 강원 전남 | 전북
흠..
상위지역 : 서울, 경기 | 세종 인천 대전 대구
이정도로 기준을 세우고요
하위지역 : 경북 | 강원 경남 충북
이정도로 기준을 세워야겠군요
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