Hypothesis testClassical statistics
강건 다변량 분산 분석(Robust MANOVA)
강건 다변량 분산 분석(Robust MANOVA)은 고전적 가정, 즉 다변량 정규성과 공분산 행렬의 동질성이 위배될 때에도 유효성을 유지하도록 설계된 다변량 분산 분석 절차입니다. 이는 원시 평균과 표준 공분산 행렬을 절사 평균(trimmed means) 및 윈저화 공분산(Winsorized covariances)과 같은 저항적 추정치로 대체하여, 여러 종속 변수에 걸쳐 이상치 및 왜곡된 분포가 존재할 때에도 신뢰할 수 있는 제1종 오류 통제와 검정력을 제공합니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838
- Lix, L. M., & Keselman, H. J. (2004). Multivariate tests of means in independent groups designs: Effects of covariance heterogeneity and nonnormality. Evaluation and the Health Professions, 27(1), 45–69. DOI: 10.1177/0163278703261213 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multivariate Analysis of Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/robust-manova
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- 다변량 분산 분석 (MANOVA)통계학↔ compare
- 강건 ANCOVA통계학↔ compare
- 강건한 일원 분산 분석 (Robust One-Way ANOVA)통계학↔ compare
- 강건 반복 측정 분산 분석 (Robust Repeated Measures ANOVA)통계학↔ compare
- 강건 양방향 분산분석 (Robust Two-Way ANOVA)통계학↔ compare