이원 분산분석 예제 
 로널드 피셔 는 용어 분산 을 소개 하 고 1918 년 기사 에서 공식 적 인 분석 을 제안 멘 델 리안 상속 의 수분 에 친척 사이 의 상관 관계 . [ 9 ] 그 의 첫 번 째 분산 분석 응용 프로그램 은 1921 년 에 출판 되 었 다 . [ 10 ] 피셔 의 1925 년 도서 연구 인력 통계 방법 에 포함 되 면서 분산 분석 이 널리 알려졌 습니다 . 시간 지연 . 회계 담당자 는 관리 팀 에 결과 를 발표 하 기 전 에 월말 에 분산 을 컴파일 합니다 . 급변 하 는 환경 에서 는 관리 가 한 달 에 한 번 보다 훨씬 빠르 게 피드백 이 필요 하 므로 현장 ( 특히 생산 영역 에서 ) 에서 생성 되 는 다른 측정 또는 경고 플래그 에 의존 하 는 경향 이 있 습니다 . 우리 는 지금 까지 회고 적 분석 이 이론 적 으로 유형 1 오류 제 어 및 전력 측면 에서 미래 분석 보다 더 큰 견고성 을 제공 해야 한다고 주장 했 습니다 . 확인 . 추가 로 확인 이 있 을 때 , 장래 의 분석 은 협회 에 대한 일부 정보 를 잃 을 수 있 으며 , 여기 서 추가 정보 는 원칙 적 으로 소급 분석 에 사용 할 수 있 어야 합니다 . 
 이 를 보 려면 먼저 보조 변수 에 대한 분석 을 조절 하 면 정보 가 손실 되 지 않 는다는 널리 인정 되 는 통계 원칙 을 상기 하 고 , 변수 의 분포 가 관심 있 는 매개 변수 에 의존 하 지 않 는 경우 변수 가 보조 변수 로 정의 됩니다 . [ 33 ] . 이 원리 를 사용 하 여 , 우리 는 먼저 , 불 확실 한 연구 를 위해 , 미래 와 소급 모델 링 둘 다 유전자형 과 표현 형 사이 협회 에 추론 을 위해 완전히 유익 하 다는 것 을 주의 합니다 . 이 는 샘플 이 확인 되 지 않 고 , 따라서 모집단 으로부터 무작위 표본 이 될 때 , ( X , Y ) 의 공동 분포 는 특성 이 G 와 연관 되 어 있 는지 여부 에 대한 정보 를 전달 하 지 않 기 때문 이 다 . 따라서 ( X , Y ) 는 보조 데이터 를 구성 하 며 , 회고 적 접근 방식 은 완전히 유익 합니다 . 유사 하 게 , 불 확실 한 견본 을 위해 , ( X , G ) 또한 부수 적 이 고 , 미래 접근 은 또한 완전히 유익 합니다 . 그러나 시료 가 확인 되 면 ( X , G ) 공동 분포 가 표현형 이 G . 보 고 샘플 크기 분석 과 연관 되 어 있 는지 여부 에 대한 정보 를 전달 할 수 있 기 때문 에 ( X , G ) 더 이상 보조 가 될 수 없 기 때문 에 잠재 분석 이 정보 를 잃 을 수 있 습니다 . 일반 적 으로 심리학 에 필요 합니다 . „ 샘플 크기 및 샘플 크기 결정 으로 이어진 프로세스 에 대한 정보 를 제공 합니다 . ” [ 49 ] 실험 이 수행 되 기 전 에 실험 프로토콜 에 기록 된 분석 은 보조금 신청 및 행정 검토 위원회 에서 검토 된다 . 유전 협회 시험 의 통계 적 유의 성 을 평가 하 기 위하 여 장래 대 소급 시험 , 대부분 의 현재 방법 은 장래 또는 소급 접근 을 취합니다 . 미래 의 접근 법 에서 관심 표현 형 Y 는 무작위 로 취 되 며 , 그 분포 는 유전자 형 및 공 변량 ( X , G ) 에 조건부 로 모델링 됩니다 . 
 이 방법 을 사용 하 는 방법 의 예 로 는 예상 GLMM 을 기반 으로 하 는 GLOGS [ 26 ] 및 GMMAT [ 15 ] 와 LMM 을 기반 으로 하 는 EMMAX [ 1 ] 가 있 습니다 . 양자택일 로 , 유의성 의 평가 는 관심 의 변종 에 유전자형 의 조건부 분포 를 고려 하 여 소급 적 으로 행해질 수 있 습니다 , G , 주어진 표현 형 및 공 변량 정보 ( X , Y ) , 아무 연관 및 아 니 의 null 가설 의 밑 에 E 0 ( G | 중 하나 에 통합 된 샘플 구조 ) X , Y ) 또는 Var 0 ( G | X , Y ) 또는 둘 다 [ 4 , 6 , 27 - 29 ] .