표제지
목차
국문초록 9
1. 서론 10
2. 기존에 사용하는 방법들의 문제 13
2.1. ANOVA 13
2.2. ANOVA로 Transformation을 거친 데이터 분석 14
2.3. Logistic regression (GLM) 15
2.4. Kruskal-Wallis one-way ANOVA 15
3. 발아율 데이터 분석을 위한 가능도비 검정 (Likelihood-ratio test, LRT) 17
4. 시뮬레이션 분석 및 결과 19
4.1. 상황 A ((p₁,p₂,p₃,p₄)=(0, 0, 0.15, 0.5)) 20
4.2. 상황 B ((p₁,p₂,p₃,p₄)=(0.1, 0.2, 0.3, 0.4)) 22
4.3. 상황 C ((p₁,p₂,p₃,p₄)=(0.3, 0.3, 0.3, 0.3)) 23
5. Rhie et al. (2016)의 연구 데이터 재분석 25
6. 결론 27
참고문헌 28
ABSTRACT 30
〈표 1〉 상황 A에서의 발아율 차이 여부의 검출률 20
〈표 2〉 상황 A에서 처리 쌍에 대한 발아율의 차이를 식별한 백분율 21
〈표 3〉 상황 B에서의 발아율 차이 여부의 검출률 22
〈표 4〉 상황 B에서 처리 쌍에 대한 발아율의 차이를 식별한 백분율 22
〈표 5〉 상황 C에서의 발아율 차이 여부의 검출률 23
〈표 6〉 상황 C에서 처리 쌍에 대한 발아율의 차이를 식별한 백분율 24
[그림 1] ANOVA와 제안된 LRT로 발아율 데이터를 분석한 결과 비교 11
[그림 2] Rhie et al. (2016)의 연구 데이터 재분석 25