공학과 과학 분야에서 실험을 수행하고 결과를 분석하는 과정은 중요한 단계입니다. 실험 결과를 통해 인사이트를 얻고, 문제 해결 및 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 분석을 위해 데이터를 적절하게 이해하고 통계적으로 처리하는 것이 필요합니다.

분산 분석(ANOVA) 및 다중 변수 분석은 실험 결과를 분석하는 데 사용되는 통계적 기법 중 두 가지입니다. 이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 공학 및 과학 분야에서의 실험 결과 분석을 위한 분산 분석과 다중 변수 분석에 대해 알아보겠습니다.

분산 분석(ANOVA)

분산 분석은 독립 변수(필수적으로 범주형 변수)와 종속 변수(측정하려는 변수) 간의 관계를 분석하는 통계적 기법입니다. 분산 분석은 각 범주형 변수 간의 평균값 차이의 통계적 유의성을 검정하는 데 사용됩니다.

아래는 Python의 statsmodels 라이브러리를 사용하여 일원 분산 분석을 수행하는 예제 코드입니다.

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

# 데이터 로드
data = sm.datasets.get_rdataset('iris').data

# 일원 분산 분석 모델 생성
model = ols('sepal_width ~ species', data=data).fit()

# 분산 분석 결과 출력
anova_table = sm.stats.anova_lm(model)
print(anova_table)

위 코드는 iris 데이터셋을 사용하여 sepal_width라는 종속 변수와 species라는 독립 변수 간의 관계를 분석합니다. 분산 분석 결과는 anova_table 변수에 저장되고 출력됩니다.

다중 변수 분석

다중 변수 분석은 한 번에 여러 개의 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 분석하는 통계적 기법입니다. 다중 선형 회귀 분석은 가장 일반적인 다중 변수 분석 기법입니다.

아래는 Python의 statsmodels 라이브러리를 사용하여 다중 선형 회귀 분석을 수행하는 예제 코드입니다.

import statsmodels.api as sm

# 데이터 로드
data = sm.datasets.get_rdataset('mtcars').data

# 독립 변수 및 종속 변수 지정
X = data[['mpg', 'hp', 'wt', 'cyl']]
y = data['am']

# 다중 선형 회귀 모델 생성
model = sm.Logit(y, sm.add_constant(X)).fit()

# 회귀 분석 결과 출력
print(model.summary())

위 코드는 mtcars 데이터셋을 사용하여 mpg, hp, wt, cyl이라는 독립 변수가 am이라는 종속 변수에 미치는 영향을 분석합니다. 다중 선형 회귀 분석 결과는 model 변수에 저장되고 출력됩니다.

결론

공학과 과학 실험 결과 분석을 위해 분산 분석과 다중 변수 분석은 유용한 통계적 기법입니다. Python의 statsmodels 라이브러리를 사용하면 쉽게 분산 분석과 다중 변수 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 실험 결과를 통계적으로 해석하고 문제 해결에 도움이 되는 인사이트를 얻을 수 있습니다.