변량효과모형은 귀무가설이 시그마에 대한 것이다. 평균이 다른게 아니라.. 시그마? 갑자기 좀 뜬금없게 느껴진다. 하지만 변량효과모형에 대해 정확히 인지 한다면, H_0 : all of mu are equal 이게 더 어색한 것을 알 수 있다. 변량효과모형에 대해 좀 더 효과적인 이해를 위해 고정효과모형을 가져오자. 고정효과모형의 귀무가설은 H_0 : all of mu are equal 처리의 평균이 다 같지 않을까? 라는 생각에서 출발한다. 변량효과모형은 평균이 다 같지 않을까? 라는 생각을 애초에 하지를 않는다. 왜냐면 처리의 평균이 "확률 변수" 이기 때문이다. 애초에 내가 관심이 있는 처리를 정해둔 것도 아니고, 처리의 집합에서 임의로 추출하는 것이기때문에 처리를 확률 변수로 처리하는 것은 자명..