WEBVTT

00:00:00.590 --> 00:00:02.719
지난 동영상에서는 여기 있는

00:00:02.719 --> 00:00:05.530
측정점 아홉 개의
총 제곱의 합을 계산해 보았습니다

00:00:05.530 --> 00:00:06.030
측정점 아홉 개의
총 제곱의 합을 계산해 보았습니다

00:00:06.030 --> 00:00:07.560
그리고 이 측정점 아홉 개는

00:00:07.560 --> 00:00:09.960
세 개의 집합으로 나뉘어있고

00:00:09.960 --> 00:00:12.900
일반적으로 말하면
m개의 집합입니다

00:00:12.904 --> 00:00:14.320
이 동영상에서는

00:00:14.320 --> 00:00:18.890
이 총제곱합의 얼마가

00:00:18.890 --> 00:00:22.360
각 집합 내 변화량 때문이며

00:00:22.360 --> 00:00:26.440
얼마가 집합 간의 변화량
때문인지 알아보도록 하겠습니다

00:00:26.440 --> 00:00:28.740
그러면 먼저 각 집합 내
총 변화량을

00:00:28.740 --> 00:00:30.050
그러면 먼저 각 집합 내
총 변화량을

00:00:30.050 --> 00:00:33.010
SSW라고 하겠습니다

00:00:33.010 --> 00:00:35.330
SSW라고 하겠습니다

00:00:35.330 --> 00:00:36.610
SSW라고 하겠습니다

00:00:36.610 --> 00:00:40.330
SSW라고 하겠습니다

00:00:40.330 --> 00:00:41.905
SSW라고 하겠습니다

00:00:41.905 --> 00:00:46.176
SSW라고 하겠습니다

00:00:46.176 --> 00:00:47.050
SSW라고 하겠습니다

00:00:47.050 --> 00:00:48.350
SSW라고 하겠습니다

00:00:48.350 --> 00:00:51.400
SSW라고 하겠습니다

00:00:51.400 --> 00:00:53.230
변화량의 얼마가

00:00:53.230 --> 00:00:57.280
각 측정점이 각각의 평균에서

00:00:57.280 --> 00:00:59.440
얼마나 떨어져 있기 때문인지 
알아보는 것입니다.

00:00:59.446 --> 00:01:01.070
SSW는 다음과 같습니다

00:01:01.070 --> 00:01:02.680
1번 집합부터 시작하죠

00:01:02.680 --> 00:01:05.510
각 측정점에서 평균의 평균까지를 
계산하는 것이 아니라

00:01:05.510 --> 00:01:07.320
각 측정점에서 평균의 평균까지를 
계산하는 것이 아니라

00:01:07.320 --> 00:01:09.180
각 측정점에서 그 측정점 집합의
평균까지의 거리를 계산합니다

00:01:09.180 --> 00:01:11.500
각 측정점에서 그 측정점 집합의
평균까지의 거리를 계산합니다

00:01:11.500 --> 00:01:17.800
각 측정점과 그 집합 평균의 총 제곱의
합을 구하는 것이기 때문입니다

00:01:17.800 --> 00:01:20.560
각 측정점과 그 집합 평균의 총 제곱의
합을 구하는 것이기 때문입니다

00:01:20.560 --> 00:01:27.960
평균이 2이니까
(3 - 2)² + (2 - 2)² +(1- 2)²

00:01:27.960 --> 00:01:30.960
평균이 2이니까
(3 - 2)² + (2 - 2)² +(1- 2)²

00:01:30.960 --> 00:01:35.175
평균이 2이니까
(3 - 2)² + (2 - 2)² +(1- 2)²

00:01:35.175 --> 00:01:36.550
모든 집합을
이렇게 계산합니다

00:01:36.550 --> 00:01:38.883
각 집합은 측정점에
그 집합의 평균을 사용하고요

00:01:38.883 --> 00:01:39.470
각 집합은 측정점에
그 집합의 평균을 사용하고요

00:01:39.470 --> 00:01:45.790
그러면 (5- 4)² +(3 - 4)² +(4 - 4)²를
더해 주고요

00:01:45.790 --> 00:01:53.780
그러면 (5- 4)² +(3 - 4)² +(4 - 4)²를
더해 주고요

00:01:53.780 --> 00:01:57.600
그러면 (5- 4)² +(3 - 4)² +(4 - 4)²를
더해 주고요

00:01:57.600 --> 00:02:00.320
마지막으로 세 번째 집합입니다

00:02:00.320 --> 00:02:03.920
지금 각 측정점에서
그 측정점의 중심경향성까지의

00:02:03.920 --> 00:02:05.500
제곱의 합을 구하고 있고

00:02:05.510 --> 00:02:07.190
그것을 모두 더할 것입니다

00:02:07.190 --> 00:02:08.729
그럼 3번 집합은

00:02:08.729 --> 00:02:15.560
(5 - 6)² + (6 - 6)² + (7 - 6)²입니다

00:02:15.560 --> 00:02:20.415
(5 - 6)² + (6 - 6)² + (7 - 6)²입니다

00:02:20.415 --> 00:02:22.560
계산해보면

00:02:22.560 --> 00:02:24.500
계산해보면

00:02:24.500 --> 00:02:29.520
위에는 1 + 0 + 1

00:02:29.530 --> 00:02:32.860
그럼 2이고

00:02:32.860 --> 00:02:38.590
중간은 1 + 1 + 0이니까

00:02:38.590 --> 00:02:39.940
이것도 2네요

00:02:39.940 --> 00:02:44.795
마지막은 1 + 0 + 1입니다

00:02:44.795 --> 00:02:46.370
7 - 6 = 1이고 제곱하면 1이죠

00:02:46.370 --> 00:02:47.660
따라서 2를 더해 줍니다

00:02:47.660 --> 00:02:49.050
따라서 2를 더해 줍니다

00:02:49.050 --> 00:02:53.500
SSW는 6입니다

00:02:53.500 --> 00:02:56.680
SSW는 6입니다

00:02:56.680 --> 00:03:01.050
총 변화량이 30이었는데

00:03:01.050 --> 00:03:06.040
이 계산에 의하면 30 중에 6이

00:03:06.040 --> 00:03:08.782
표본 간 변화량 때문입니다

00:03:08.782 --> 00:03:10.490
이 다음엔

00:03:10.490 --> 00:03:15.660
이 계산의 자유도를 
생각해 보아야 합니다

00:03:15.660 --> 00:03:19.670
독립적인 측정점이
몇 개냐고 하는 것입니다

00:03:19.670 --> 00:03:25.560
왼쪽을 보면

00:03:25.560 --> 00:03:27.440
각 집합에 측정점이 3개 있습니다

00:03:27.440 --> 00:03:29.280
각 집합에 측정점이 3개 있습니다

00:03:29.280 --> 00:03:31.950
하지만 그 중 n - 1개를 알면

00:03:31.950 --> 00:03:34.860
나머지 n번째는 계산으로 
얻을 수 있습니다.

00:03:34.860 --> 00:03:38.250
실제 표본평균을 알고 있다면요

00:03:38.250 --> 00:03:40.410
따라서 이 경우 어느 집합이던

00:03:40.410 --> 00:03:41.961
측정점 두 개를 알면

00:03:41.961 --> 00:03:43.460
세 번째를 찾을 수 있습니다

00:03:43.460 --> 00:03:45.876
이 두 개를 알면
세 번째는 항상 알 수 있죠

00:03:45.876 --> 00:03:47.290
표본평균을 안다면

00:03:47.290 --> 00:03:51.130
자유도의 일반적인
공식을 찾아봅시다

00:03:51.130 --> 00:03:54.250
방금처럼 하면 각 집합의

00:03:54.250 --> 00:03:57.480
자유도는 n - 1입니다

00:03:57.480 --> 00:04:03.050
n은 각 집합에 있는
측정점의 개수이고요

00:04:03.050 --> 00:04:04.160
n은 각 집합에 있는
측정점의 개수이고요

00:04:04.160 --> 00:04:06.390
따라서 각 집합의 자유도는
n - 1입니다

00:04:06.390 --> 00:04:09.490
따라서 각 집합의 자유도는
n - 1입니다

00:04:09.490 --> 00:04:12.440
n - 1, n - 1, n - 1이죠

00:04:12.440 --> 00:04:17.420
아니면 각 집합의
자유도가 n -1이고

00:04:17.420 --> 00:04:18.779
집합이 m개 있으니까

00:04:18.779 --> 00:04:21.798
집합이 m개 있으니까

00:04:21.800 --> 00:04:25.835
자유도는 m(n -1)입니다

00:04:25.835 --> 00:04:29.080
자유도는 m(n -1)입니다

00:04:29.080 --> 00:04:32.840
이 경우 n -1은 2이고

00:04:32.840 --> 00:04:35.130
이 경우 n -1은 2이고

00:04:35.130 --> 00:04:37.070
집합이 세 개 있으니까

00:04:37.070 --> 00:04:38.670
자유도는 6입니다

00:04:38.670 --> 00:04:45.760
자유도는 6입니다

00:04:45.760 --> 00:04:49.120
그리고 나중에
자유도가 어떤 의미이고

00:04:49.120 --> 00:04:52.050
수학적으로 어떻게 생각할 수 있는지 
자세히 토론해 보도록 하겠습니다

00:04:52.050 --> 00:04:53.984
수학적으로 어떻게 생각할 수 있는지 
자세히 토론해 보도록 하겠습니다

00:04:53.984 --> 00:04:56.060
지금은 독립적인 측정점이라고
생각하는 것이 가장 쉽습니다

00:04:56.060 --> 00:04:58.580
지금은 독립적인 측정점이라고
생각하는 것이 가장 쉽습니다

00:04:58.580 --> 00:05:00.060
각 거리의 제곱을
구할 때 사용한

00:05:00.070 --> 00:05:01.633
중심 통계량을 알고 있다고
가정할 때요

00:05:01.633 --> 00:05:03.716
중심 통계량을 알고 있다고
가정할 때요

00:05:03.716 --> 00:05:05.770
알고 있다면 세 번째 측정점은

00:05:05.770 --> 00:05:08.300
나머지 두 개로
계산해 낼 수 있습니다

00:05:08.300 --> 00:05:10.900
자유도는 6이었습니다

00:05:10.900 --> 00:05:16.250
그러면 총 변화량의 얼마가
각 표본 내 변화량 때문인지 알았으니

00:05:16.250 --> 00:05:18.242
그러면 총 변화량의 얼마가
각 표본 내 변화량 때문인지 알았으니

00:05:18.242 --> 00:05:20.200
얼마가 표본 간의 
변화량 때문인지 알아봅시다

00:05:20.200 --> 00:05:25.450
얼마가 표본 간의 
변화량 때문인지 알아봅시다

00:05:25.450 --> 00:05:27.720
계산해보죠

00:05:27.720 --> 00:05:29.280
계산해보죠

00:05:29.280 --> 00:05:30.780
계산해보죠

00:05:30.780 --> 00:05:34.690
SSB라고 하겠습니다

00:05:34.690 --> 00:05:36.325
SSB라고 하겠습니다

00:05:36.325 --> 00:05:41.270
SSB라고 하겠습니다

00:05:41.270 --> 00:05:42.690
다르게 생각해 보면

00:05:42.690 --> 00:05:44.790
총 변화량의 얼마가

00:05:44.790 --> 00:05:47.650
평균 간의, 그러니까 중심경향 간의
변화량 때문인지 계산하는 것입니다

00:05:47.650 --> 00:05:49.340
평균 간의, 그러니까 중심경향 간의
변화량 때문인지 계산하는 것입니다

00:05:49.340 --> 00:05:51.378
평균 간의, 그러니까 중심경향 간의
변화량 때문인지 계산하는 것입니다

00:05:51.378 --> 00:05:54.460
그리고 얼마가 각 측정점에서 
그 평균까지의 변화량 때문인지도요

00:05:54.460 --> 00:05:56.880
그리고 얼마가 각 측정점에서 
그 평균까지의 변화량 때문인지도요

00:05:56.880 --> 00:05:59.000
얼마가 이것들 간의
변화량 때문인지 알아보죠

00:05:59.000 --> 00:06:01.140
얼마가 이것들 간의
변화량 때문인지 알아보죠

00:06:01.140 --> 00:06:07.457
얼마가 이것들 간의
변화량 때문인지 알아보죠

00:06:07.457 --> 00:06:09.540
일단 1번 집합만 생각해 보세요

00:06:09.540 --> 00:06:12.600
1번 집합에 이것들의 
변화량 얼마만큼이

00:06:12.600 --> 00:06:15.560
평균과 평균의 평균간
변화량 때문일까요?

00:06:15.560 --> 00:06:18.760
평균과 평균의 평균간
변화량 때문일까요?

00:06:18.760 --> 00:06:21.660
첫 번째 측정점에 대한 식을

00:06:21.660 --> 00:06:23.670
써 보도록 할게요

00:06:23.670 --> 00:06:26.050
변화량은 표본평균과 같습니다

00:06:26.050 --> 00:06:30.995
(2 - 평균의 평균)을 제곱하고

00:06:30.995 --> 00:06:32.370
그리고 두 번째 측정점도
똑같이 표본평균입니다

00:06:32.370 --> 00:06:34.630
그리고 두 번째 측정점도
똑같이 표본평균입니다

00:06:34.630 --> 00:06:37.590
(2 - 평균의 평균)을 제곱한 것이죠

00:06:37.590 --> 00:06:41.880
세 번째 측정점도 같으니까
(2 - 평균의 평균)을 제곱해 더하면

00:06:41.880 --> 00:06:43.620
다르게 생각해 보면

00:06:43.620 --> 00:06:48.820
이것은

00:06:48.820 --> 00:06:52.580
3(2 - 4)²이고

00:06:52.580 --> 00:06:54.850
3(2 - 4)²이고

00:06:54.850 --> 00:07:01.480
3 x 4이니까

00:07:01.480 --> 00:07:02.800
12입니다

00:07:02.800 --> 00:07:03.960
이것을 다른 집합에도 하면 됩니다

00:07:03.960 --> 00:07:05.950
총 합을 구하고 있으니까

00:07:05.950 --> 00:07:07.150
전부 써 볼게요

00:07:07.150 --> 00:07:09.180
그게 더 쉽겠네요

00:07:09.180 --> 00:07:13.250
이 모든 것의
표본 간 차에 의한 제곱합이

00:07:13.250 --> 00:07:16.350
얼마인지를 구하고 있으니까요

00:07:16.350 --> 00:07:18.180
얼마인지를 구하고 있으니까요

00:07:18.180 --> 00:07:21.530
방금 한 것은 첫 번째 표본에서
나온 것이고

00:07:21.530 --> 00:07:25.880
두 번째 표본에서

00:07:25.880 --> 00:07:27.270
두 번째 표본에서

00:07:27.270 --> 00:07:28.740
두 번째 표본에서

00:07:28.740 --> 00:07:31.315
이 측정점의 
평균간 차에 의한 변화량은

00:07:31.320 --> 00:07:33.240
이 측정점의 
평균간 차에 의한 변화량은

00:07:33.240 --> 00:07:37.871
(4 - 4)²입니다

00:07:37.871 --> 00:07:38.870
이것도 같고요

00:07:38.870 --> 00:07:41.180
(4 - 4)²이죠

00:07:41.180 --> 00:07:42.990
측정점 자체는 신경쓰지 않고

00:07:42.990 --> 00:07:46.080
표본평균만으로 계산하고 있습니다

00:07:46.080 --> 00:07:49.230
그리고 마지막도 (4 - 4)²입니다

00:07:49.230 --> 00:07:51.900
각 측정점마다 집합의 평균에서
평균의 평균을 빼고 제곱했습니다

00:07:51.900 --> 00:07:53.630
각 측정점마다 집합의 평균에서
평균의 평균을 빼고 제곱했습니다

00:07:53.630 --> 00:07:56.270
마지막으로 3번 집합도 해 볼게요

00:07:56.270 --> 00:07:58.770
3번 집합 표본평균은 6입니다

00:07:58.770 --> 00:08:01.970
(6 - 4)² + (6 - 4)² + (6 - 4)²이네요

00:08:01.970 --> 00:08:09.530
(6 - 4)² + (6 - 4)² + (6 - 4)²이네요

00:08:09.530 --> 00:08:10.640
(6 - 4)² + (6 - 4)² + (6 - 4)²이네요

00:08:10.640 --> 00:08:15.050
여기서 자유도는
몇일지 생각해 봅시다

00:08:15.050 --> 00:08:17.470
여기서 자유도는
몇일지 생각해 봅시다

00:08:17.470 --> 00:08:20.060
여기서 자유도는
몇일지 생각해 봅시다

00:08:20.060 --> 00:08:23.640
가장 쉽게 생각해 볼 수 있는 방법은

00:08:23.640 --> 00:08:26.020
평균의 평균을 안다고 가정할 때

00:08:26.020 --> 00:08:28.340
정보를 몇 개나 가지고 있는지
생각해 보는 것입니다

00:08:28.340 --> 00:08:30.140
평균의 평균을 안다면

00:08:30.140 --> 00:08:32.058
여기서 새 정보는 몇 개일까요?

00:08:32.058 --> 00:08:35.389
평균의 평균을 알고 있고

00:08:35.390 --> 00:08:37.039
표본평균 두 개를 알고 있다면

00:08:37.039 --> 00:08:38.538
세 번째는 구할 수 있습니다

00:08:38.539 --> 00:08:39.510
이것과 이것을 알면

00:08:39.510 --> 00:08:40.730
이것을 구할 수 있죠

00:08:40.730 --> 00:08:41.842
그리고 이것과 이것을 알아도

00:08:41.842 --> 00:08:43.008
이것을 구할 수 있습니다

00:08:43.009 --> 00:08:46.540
이것이 이 평균들의
평균이기 때문입니다

00:08:46.540 --> 00:08:51.750
따라서 일반적으로
m개 집합이 있을 때

00:08:51.750 --> 00:08:55.240
또는 m개 평균이 있을 때 
자유도는 m - 1입니다

00:08:55.240 --> 00:08:58.730
또는 m 개 평균이 있을 때 
자유도는 m - 1입니다

00:08:58.730 --> 00:08:59.480
써 보죠

00:08:59.480 --> 00:09:06.110
써 보죠

00:09:06.110 --> 00:09:08.950
이 경우 m은 3이니까

00:09:08.950 --> 00:09:13.040
여기서 자유도는 2라고 
할 수 있겠네요

00:09:13.040 --> 00:09:15.080
여기서 자유도는 2라고 
할 수 있겠네요

00:09:15.080 --> 00:09:17.700
이제 SSB를 계산해 볼게요

00:09:17.700 --> 00:09:20.484
이제 SSB를 계산해 볼게요.

00:09:20.484 --> 00:09:21.400
이제 SSB를 계산해 볼게요

00:09:21.400 --> 00:09:22.790
이제 SSB를 계산해 볼게요

00:09:22.790 --> 00:09:26.340
여기 이것은

00:09:26.340 --> 00:09:29.420
2 - 4 = -2이고 제곱하면 4니까

00:09:29.420 --> 00:09:31.510
첫째 줄에는 4가 세 개 있습니다

00:09:31.510 --> 00:09:36.360
3 x 4 이고

00:09:36.360 --> 00:09:41.100
둘째 줄은 3 x 0입니다

00:09:41.100 --> 00:09:46.660
셋째 줄은 6 - 4가 2이고
제곱하면 4니까

00:09:46.660 --> 00:09:47.810
3 x 4입니다

00:09:47.810 --> 00:09:51.320
3 x 4입니다

00:09:51.320 --> 00:09:59.870
그러면 3 x 4는 12에
0과 12를 더하면 24입니다

00:09:59.870 --> 00:10:01.800
집합 간 차에 의한 변화량 혹은
평균간 차에 의한 변화량은 24입니다

00:10:01.800 --> 00:10:04.720
집합 간 차에 의한 변화량 혹은
평균간 차에 의한 변화량은 24입니다

00:10:04.720 --> 00:10:09.099
집합 간 차에 의한 변화량 혹은
평균간 차에 의한 변화량은 24입니다

00:10:09.099 --> 00:10:10.390
다 합쳐 봅시다

00:10:10.390 --> 00:10:14.450
측정점 9개의 
총 변화량이 30이라고 했습니다

00:10:14.450 --> 00:10:17.790
측정점 9개의 
총 변화량이 30이라고 했습니다

00:10:17.790 --> 00:10:19.950
여기 다시 써 볼게요

00:10:19.950 --> 00:10:25.980
총제곱합은 30입니다

00:10:25.980 --> 00:10:27.980
각 측정점과 그 측정점의 
중심경향간의 제곱합을 구했습니다

00:10:27.980 --> 00:10:31.060
각 측정점과 그 측정점의 
중심경향간의 제곱합을 구했습니다

00:10:31.060 --> 00:10:32.600
표본평균 말이죠

00:10:32.600 --> 00:10:36.040
구해보니 6이 나왔습니다

00:10:36.050 --> 00:10:43.670
따라서 SSW는 6입니다

00:10:43.670 --> 00:10:45.770
그리고 자유도도 6이었죠

00:10:45.770 --> 00:10:48.827
그리고 자유도도 6이었죠

00:10:48.827 --> 00:10:50.410
식으로 나타내면

00:10:50.410 --> 00:10:54.549
자유도는 m x( n -1)입니다

00:10:54.549 --> 00:10:56.340
총제곱합의 자유도도
m x n -1이었습니다

00:10:56.340 --> 00:10:59.010
총제곱합의 자유도도
m x n -1이었습니다

00:10:59.010 --> 00:11:02.964
총제곱합의 자유도도
m x n -1이었습니다

00:11:02.964 --> 00:11:04.880
열을 하나 만들어서
자유도를 써 볼게요

00:11:04.880 --> 00:11:06.320
열을 하나 만들어서
자유도를 써 볼게요

00:11:06.320 --> 00:11:09.410
이 경우는 8이었습니다

00:11:09.410 --> 00:11:11.750
그리고 방금 표본 간의 
제곱합을 구했습니다

00:11:11.750 --> 00:11:14.250
그리고 방금 표본 간의 
제곱합을 구했습니다

00:11:14.250 --> 00:11:18.400
SSB는 24고요

00:11:18.400 --> 00:11:22.670
자유도는 m - 1으로
2였습니다

00:11:22.670 --> 00:11:24.620
자유도는 m - 1으로
2였습니다

00:11:24.620 --> 00:11:27.050
재미있는 것은

00:11:27.050 --> 00:11:31.360
이 분산분석이 모두 
잘 맞아떨어지는 이유이기도 한데

00:11:31.360 --> 00:11:34.180
다음 동영상에선 이것을 가설검정에 
이용하는 방법을 알아보겠습니다

00:11:34.180 --> 00:11:36.630
다음 동영상에선 이것을 가설검정에 
이용하는 방법을 알아보겠습니다

00:11:36.630 --> 00:11:38.390
다음 동영상에선 이것을 가설검정에 
이용하는 방법을 알아보겠습니다

00:11:38.390 --> 00:11:40.990
SSW + SSB = SST라는 것입니다

00:11:40.990 --> 00:11:42.950
SSW + SSB = SST라는 것입니다

00:11:42.950 --> 00:11:45.220
SSW + SSB = SST라는 것입니다

00:11:45.220 --> 00:11:50.160
여기 있는 자료의 총 변화량은

00:11:50.160 --> 00:11:52.250
여기 있는 자료의 총 변화량은

00:11:52.250 --> 00:11:55.090
각 집합 내의 변화량과

00:11:55.090 --> 00:11:58.060
각 집합 내의 변화량과

00:11:58.060 --> 00:12:03.820
집합 간의 변화량을 더한 값인 것이죠

00:12:03.820 --> 00:12:06.510
심지어 자유도도 그렇습니다

00:12:06.510 --> 00:12:09.090
SSB는 자유도가 2밖에 되지 않고

00:12:09.090 --> 00:12:11.420
SSW는 자유도가 6입니다

00:12:11.420 --> 00:12:12.700
SSW는 자유도가 6입니다

00:12:12.700 --> 00:12:14.370
2 + 6은 8이죠

00:12:14.370 --> 00:12:16.260
바로 총제곱합의 자유도와 같습니다

00:12:16.260 --> 00:12:19.120
바로 총제곱합의 자유도와 같습니다

00:12:19.120 --> 00:12:22.670
식으로 살펴보면
더 잘 맞아 떨어집니다

00:12:22.670 --> 00:12:24.500
SSB의 자유도는 m - 1였죠

00:12:24.500 --> 00:12:27.100
SSB의 자유도는 m - 1였죠

00:12:27.100 --> 00:12:31.270
SSW의 자유도는 m(n -1)입니다

00:12:31.270 --> 00:12:33.440
SSW의 자유도는 m(n -1)입니다

00:12:33.440 --> 00:12:38.310
둘을 더하면 
m - 1 + mn - m인데

00:12:38.310 --> 00:12:39.620
이 둘을 지우고 나면

00:12:39.620 --> 00:12:44.080
자유도는 mn - 1이 되는데

00:12:44.080 --> 00:12:46.110
이것은 정확히 총 제곱합의
자유도와 같습니다

00:12:46.110 --> 00:12:49.230
이것은 정확히 총 제곱합의
자유도와 같습니다

00:12:49.230 --> 00:12:51.620
지난 번 동영상과
이 동영상에서 했던

00:12:51.620 --> 00:12:53.690
수 많은 계산의 목적은

00:12:53.690 --> 00:12:58.844
처음 계산했던 이 총 변화량이

00:12:58.844 --> 00:13:00.760
처음 계산했던 이 총 변화량이

00:13:00.760 --> 00:13:04.440
이 두 변화량 요소의 합이라는 것을
확인하기 위함이었습니다

00:13:04.440 --> 00:13:12.260
표본 간의 변화량과

00:13:12.260 --> 00:13:14.060
표본평균 간의 변화량의 합 말입니다

00:13:14.070 --> 00:13:17.020
표본평균 간의 변화량의 합 말입니다

00:13:17.020 --> 00:13:19.500
어렵지 않았길 바랍니다