여러 변수의 평균 비교
한 변수에 대한 평균 비교에서는 범주형 변수 하나의 여러 수준에서 평균을 비교하는 방법을 소개했습니다. 한 번에 두 개 이상의 변수에 대해 여러 수준에서 평균을 비교하려면 분산 분석 기법(또는 ANOVA)을 사용해야 합니다.
시나리오
재무 분석가는 비율 비교 섹션에서 검토하기 시작한 질문에 대답할 수 있습니다. 유형(제약 또는 컴퓨터)에 따라 회사의 규모가 회사의 수익에 미치는 영향이 달라집니까?
이 질문에 대답하려면 다음 두 변수를 기준으로 회사 수익을 비교하십시오.
• Type(Pharmaceutical 또는 Computer)
• Size(small, medium, big)
관계 발견
유형과 크기의 모든 조합에 대해 수익 간의 차이를 시각화하려면 그래프를 사용하십시오.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Companies.jmp를 엽니다.
2. 그래프 > 그래프 빌더를 선택합니다. "그래프 빌더" 창이 나타납니다.
3. Profits ($M)를 클릭하고 Y 영역으로 드래그하여 놓습니다.
4. Size Co를 클릭하고 X 영역으로 드래그하여 놓습니다.
5. Type을 클릭하고 그룹 X 영역으로 드래그하여 놓습니다.
그림 5.21 회사 수익 그래프
그래프에서는 한 대규모 회사의 수익이 매우 크다는 것을 보여 줍니다. 이 이상치는 그래프의 범위를 늘려 다른 데이터 점을 비교하기 어렵게 만듭니다.
6. 이 이상치를 선택한 후 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 행 > 행 제외를 선택합니다. 해당 점이 제거되고 그래프 범위가 자동으로 업데이트됩니다.
7. 막대 
아이콘을 클릭합니다. 막대 차트를 사용하면 점을 사용할 때보다 쉽게 평균 수익을 비교할 수 있습니다.
그림 5.22 이상치가 제거된 그래프
업데이트된 그래프는 제약 회사의 평균 수익이 더 높다는 것을 보여 줍니다. 이 그래프는 또한 제약 회사만 회사 규모에 따라 수익이 달라진다는 것을 보여 줍니다. 한 변수(회사 규모)의 효과가 다른 변수(회사 유형)의 여러 수준에 대해 변경될 때 이를 교호작용이라고 합니다.
관계 수량화
이 데이터는 표본일 뿐이므로 재무 분석가는 다음을 판단해야 합니다.
• 차이가 이 표본에 국한되고 우연에 기인하는지 여부
또는
• 더 광범위한 모집단에 동일한 패턴이 존재하는지 여부
1. 이상치 데이터 점이 제거된 Companies.jmp 샘플 데이터로 돌아갑니다. 자세한 내용은 관계 발견에서 확인하십시오.
2. 분석 > 모형 적합을 선택합니다.
3. Profits ($M)를 선택하고 Y를 클릭합니다.
4. Type과 Size Co를 모두 선택합니다.
5. 매크로 버튼을 클릭하고 완전 요인을 선택합니다.
6. "강조" 메뉴에서 효과 선별을 선택합니다.
7. 대화상자 열린 채 유지 옵션을 선택합니다.
그림 5.23 완료된 모형 적합 창
8. 실행을 클릭합니다. 보고서 창에 모형 결과가 나타납니다.
수익의 차이가 실제로 발생했는지 아니면 우연히 발생했는지를 판단하려면 효과 검정 보고서를 검토해야 합니다.
참고: 모든 모형 적합 결과에 대한 자세한 내용은 선형 모형 적합의 에서 확인하십시오.
효과 검정 보기
"효과 검정" 보고서(그림 5.24)는 통계 검정 결과를 보여 줍니다. "모형 적합" 창에는 모형에 포함된 "Type", "Size Co" 및 "Type*Size Co" 효과에 대한 검정이 있습니다.
그림 5.24 효과 검정 보고서
먼저, 모형에서의 교호작용에 대한 검정인 "Type*Size Co" 효과를 살펴봅니다. 그림 5.22에서는 제약 회사의 규모에 따라 수익이 다르게 나타난다는 것을 보여 주었습니다. 그러나 이 효과 검정은 수익과 관련하여 유형과 규모 간에 교호작용이 없음을 나타냅니다. p 값 0.218은 매우 큰 값으로, 유의 수준 0.05보다도 큽니다. 따라서 해당 효과를 모형에서 제거하고 모형을 다시 실행합니다.
1. "모형 적합" 창으로 돌아갑니다.
2. "모형 효과 생성" 상자에서 Type*Size Co 효과를 선택하고 제거를 클릭합니다.
3. 실행을 클릭합니다.
그림 5.25 업데이트된 효과 검정 보고서
"Size Co" 효과의 p 값은 크며, 이는 더 광범위한 모집단에서 크기에 따른 차이가 없음을 나타냅니다. "Type" 효과의 p 값은 작아서, 컴퓨터와 제약 회사 간의 데이터에서 확인된 차이가 우연히 발생한 것이 아님을 나타냅니다.
결론
재무 분석가는 유형(제약 또는 컴퓨터)에 따라 회사의 규모가 회사의 수익에 미치는 영향에 차이가 있는지 알아보려고 했습니다. 이제 재무 분석가는 질문에 다음과 같이 답할 수 있습니다.
• 더 광범위한 모집단에서 컴퓨터와 제약 회사 간의 수익에는 실제로 차이가 있습니다.
• 회사의 규모와 유형 및 수익 간에는 상관관계가 없습니다.