불균형 이원분류자료 분석과 가설검정

Analysis of variance and hypothesis testing with unbalanced data

분균형자료의 분석과 가설검정을 위하여 표본수 $n_{ij}$가 $n_{ij}>0$인 경우와 ${n_{1j}}{/geq}0$인 경우의 인위적인 이원분류자료를 써서 여러 가지 모형하에서 주효과와 교호작용에 대한 변동을 계산하는 방법을 Searle의 R($\mid$)표기법을 이용하여 검토하였고 이들 변동과 일반적으로 널리 쓰이는 가설과의 관계를 실증적으로 재검토하였다.

For the present study two sets of artificially unbalanced data of being $n_{ij}>0$ and ${n_{1j}}{/geq}0$ were used. The Hypotheses that are commonly used in ANOVA were examined by computing the sums of squares associated with the hypotheses under various postulated models, using Searle's R($\mid$)-notation.