다변량 분산 분석(MANOVA: Multivariate Analysis of Variance)은 여러 개의 종속 변수와 한 개 이상의 독립 변수 간의 관계를 분석하는 통계적 기법입니다. 이 기법을 사용하면 다른 종속 변수들 간의 상호작용을 고려하여 분석할 수 있어, 일반적인 분산 분석 기법에 비해 더욱 풍부한 정보를 얻을 수 있습니다.

SciPy는 파이썬의 과학 계산을 위한 라이브러리로, 다양한 통계 분석 기능을 제공합니다. SciPy를 사용하여 파이썬에서 다변량 분산 분석을 수행할 수 있습니다. 아래는 SciPy를 사용하여 다변량 분산 분석을 수행하는 예제 코드입니다.

필요한 라이브러리 import하기

import numpy as np
from scipy.stats import multivariate_analysis_of_variance

위 코드에서는 numpy와 scipy.stats 라이브러리에서 multivariate_analysis_of_variance 함수를 import합니다.

입력 데이터 생성하기

# 각 그룹의 데이터 생성
group1 = np.random.randn(50, 2)
group2 = np.random.randn(50, 2)
group3 = np.random.randn(50, 2)

# 전체 데이터 행렬로 변환하기
data = np.vstack((group1, group2, group3))

# 그룹 레이블 생성
groups = ['group1'] * 50 + ['group2'] * 50 + ['group3'] * 50

위 코드에서는 세 개의 그룹(group1, group2, group3)의 데이터를 생성하고, 이들을 하나의 데이터 행렬로 합칩니다. 그리고 각 그룹에 대한 레이블도 생성합니다.

다변량 분산 분석 수행하기

result = multivariate_analysis_of_variance(data, groups)

위 코드에서는 multivariate_analysis_of_variance 함수를 사용하여 다변량 분산 분석을 수행합니다. 첫 번째 인자로는 데이터 행렬을, 두 번째 인자로는 그룹 레이블을 전달합니다. 결과는 result 변수에 저장됩니다.

결과 확인하기

print(result)

위 코드에서는 결과를 출력합니다.

SciPy를 사용하여 다변량 분산 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 다양한 종속 변수들 간의 관계를 효과적으로 분석할 수 있습니다.

참고 자료

• SciPy 공식 문서