공변량 동일성 가정 위배의 문제를 줄이는 통계적 기법

공변량 동일성 가정은 RMD의 변량 분석을 위해서 매우 중요한 가정이며 이 가정이 파기되었을 때 심각한 오류가 발생한다. RMD의 변량분석은 일반적인 변량분석에 비해 가정의 파기에 대한 저항력을 가지지 못하기 때문에 공변량 동일성이 모집단에서 약간만 벗어나도 표준분포가 이론적인 F분포에서 상당히 이탈하게 된다. 그리고, 공변량 동일성 가정은 현실에서는 불가능한 경우가 많기 때문에 이 가정이 위배되었을 때에는 여러 통계적 기법을 이용해야 한다.

공변량 동일성 가정이 위배될 때 할 수 있는 조치로는 첫째, 를 구해서 교정하는 것, 둘째, α를 평소보다 짜게 잡아서 가설 검증하는 것, 셋째, hotelling을 산출하는 것 등이 있다. 이 중 를 구하는 방법은 다시 세 가지로 나뉘게 된다. Box correction, Huynh and Feldt, Geisser & Green house 검증 등이 있다. Huynh and Feldt의 계수는 표본의 수가 많으나 적으나 상관없이 모두 사용할 수 있지만, Geisser & Green house 계수는 를 구하기 위한 교정을 너무 많이 한 것이므로, sample의 수가 많을 때에는 상관이 없지만, sample의 수가 적을 때에는 사용을 안 하는 것이 좋다.