- Forestplot
Results
Hypothesis 2
위의 값들을 조금 더 통계적으로 보자!
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aggregation
- 분석에 사용된 모든 단어들은 HF, LF label을 지니고 있으니, 이를 Label 별로 모아서 correlation을 보자!
- 중복 제외 HF 단어: 615개
- 중복 제외 LF 단어: 772개
correlation 간 ANOVA
--정규성 검정 (Shapiro-Wilk test)-- KE-KF: p-value = 0.2032 ✅ 정규분포 KE-SUBTLEX: p-value = 0.7127 ✅ 정규분포 KE-HAL: p-value = 0.1188 ✅ 정규분포 ---등분산 검정 --- Levene's test: p-value = 0.4860 ✅ 등분산 Bartlett's test: p-value = 0.3350 ✅ 등분산 ---이상치 검출 --- KE-KF: 1개 이상치 발견 KE-SUBTLEX: 이상치 없음 KE-HAL: 이상치 없음 ---종합 결과 --- 모든 가정 만족: ✅ 예
ANOVA 이후 3 그룹 간의 Tukey post-hoc 결과
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| group1 | group2 | meandiff | p-adj | lower | upper | reject |
|---|---|---|---|---|---|---|
| KE-KF | KE-SUBTLEX | 0.0684 | 0.0684 | -0.0911 | 0.2279 | False |
| KE-HAL | KE-KF | -0.1068 | 0.2484 | -0.2663 | 0.0527 | False |
| KE-HAL | KE-SUBTLEX | -0.0384 | 0.8311 | -0.1979 | 0.1211 | False |