회귀와 ANOVA 비교하기

이전 연습 문제에서 회귀 모형을 만들었어요. 통계적 추론에는 두 가지 대표적인 방법이 있어요. 하나는 모형의 계수가 설명하는 분산의 크기를 살피는 방법(ANOVA 유사 분석)이고, 다른 하나는 선형 예측 변수를 사용해 데이터를 모형화하는 방법(회귀 분석 틀)입니다. 어떤 접근을 택할지는 개인의 선호와 통계 교육 배경에 크게 좌우돼요. 두 접근 모두 frequentists 또는 Bayesian 방법으로 수행할 수 있습니다. 이 강의에서는 빈도주의 방법만 사용하지만, 같은 아이디어가 베이지안 모형에도 그대로 적용돼요.

이전 연습에서 만든 lmer_out 모형이 미리 로드되어 있습니다. 먼저, anova()를 실행해 group이 변동을 유의미하게 설명하는지 확인하세요. 다음으로, group의 회귀 계수를 확인해 0과 유의하게 다른지 살펴보세요.