■ 첫 번째 접근 일원배치 분산분석을 적용하면 집단 내·집단 간 분산비인 F-통계량을 얻을 수 있습니다. F-값이 클수록 집단 간 차이가 크며 p-value가 0.05 미만이면 차이가 있다고 판단합니다. 예시로 저소득, 중산층, 고소득층의 월 소비금액을 비교할 때 적합합니다. ■ 두 번째 접근 평균차이 분석, 즉 t-검정을 각각의 두 집단에 적용하면 각 쌍의 평균 차이와 p-value를 별도로 확인할 수 있습니다. 세 집단을 모두 비교하려면 세 번의 t-검정이 필요하고, 다중 비교 보정이 요구됩니다. 결과가 일관되지 않을 경우 ANOVA가 더 신뢰할 수 있는 요약을 제공합니다. 코드 예시와 선택 기준 aov_result <- aov(y ~ group, data = df) summary(aov_result) 위 코드는 일원배치 ANOVA를 실행하고 요약표를 출력합니다. ANOVA는 전체 집단 차이를 한 번에 검정하고, p-value가 0.05 이하이면 차이가 있다고 보고합니다. 반면 t-검정은 각 쌍별 차이를 따로 살펴야 하므로, 연구 목적이 전체적인 집단 차이 검증이라면 ANOVA 결과를 보고하는 것이 바람직합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=61