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• 작성자 박상일 작성시간14.03.20 혹시 이런것을 Omnibus test라고도 하나요?

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• 답댓글 작성자 안재형 작성자 본인 여부 작성자 작성시간14.03.20 글쎄요^^ 그냥 full-model에서 한 변수의 중요성을 평가할때 사용됩니다. type III라고 기억하시면 됩니다.

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• 작성자 국제미아 작성시간14.03.20 오.. 그렇군요~ 거의 다 이해는 했는데 범주형자료 factor(race) 관련해선 아직도 아리까리 하네요; 그 변수가 빠졌을 때 그 영향의 유의수준인건데,,, 범주형 자료면 , factor(race)2 이면 2-1 의 차이, factor(race)3 이면 3-1의 차이를 보는 거라고 하신거 같은데.. 그럼 더미변수라고 생각해도 되는거 맞죠?... 값이 3개니까 더미변수는 2개가 되고,
  
  [race=1 이면 factor(race)2=0, factor(race)3=0
  / race=2 이면 factor(race)2=1, factor(race)3=0
  / race=3 이면 factor(race)2=0, factor(race)3=1 ]
  
  그것들의 p-value들은 더비변수 들이 빠졌을 때의 영향의 유의수준을 보는거 아닌가요?

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• 답댓글 작성자 안재형 작성자 본인 여부 작성자 작성시간14.03.20 그럴것같은데 한번 공부삼아 해보세요^^

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• 작성자 국제미아 작성시간14.03.20 그리고 anova 에서는 왜 안 쪼개지는지... 그건 그냥 통째로 보는건가요?

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• 답댓글 작성자 안재형 작성자 본인 여부 작성자 작성시간14.03.20 anova에서는 그 변수의 유의성을 보는거여서 한꺼번에 봅니다. one-way anova에서 overall test같은거죠. 두개를 한꺼번에 봐서 df=2이죠.

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