미니탭 실험 계획법 1-표본 z 검정 예시 및 사용법

1-표본 z 검추정은 가장 간단한 경우로, 모집단의 표준편차를 아는 경우 한 개의 모평균을 검.추정하는데 사용한다.

검추정 연습을 위해서 예제파일로 예를 들어 실습을 해보도록 하겠다.

첨부파일에 예제파일을 넣어둘테니 참고하시기 바랍니다.

1부2장 예제_통계분석.MTW을 여시면 됩니다.

워크시트의 변수의 '값' 행의 모집단의 모평균이 5인지를 검정하고자 한다. 즉, (H0 : μ0 = 5, H1 : μ0≠5)이다. 모집단의 표준편차는 0.2로 알려져있다.

[그래프]

데이터 히스토리, 개별 값 플롯, 데이터 상자그림을 선택할 수 있다.

[옵션] 유의수준을 지정할 수 있고, 검정시 대립가설의 조건을 같지 않음(≠), 작음(≤), 큼(≥) 중에서 선택한다.

P값의 의미는 대립가설이 옳다고 했을 때, 대립가설이 틀릴 확률이다. p값은 일반적으로 0.05보다 크면, 귀무가설을 채택하고, 0.05보다 작으면 대립가설을 채택한다. 위 문제에서는 대립가설을 채택한다.

p값이 0.02로 0.05보다 작다. 모평균이 5가 아니다. 라는 결론이다.

모집단의 표준편차를 모르는 경우에 사용한다. 대부분 데이터는 모집단의 표준편차를 모른다. "1-표본 z"에서 사용한 예제 파일을 그대로 사용한다.

워크시트의 재료-A열 값으로 모집단의 모평균이 5인지를 검정하고자 한다.

통계분석 > 기초 통계 > 1-표본 t를 선택한다.

p값이 0.05보다 작으므로 대립가설 채택이다. 즉, 모집단 평균이 5가 아니다 라는 뜻이다.

모집단이 2개 있는 경우 모평균을 비교하는 검추정 문제이다. 두 모집단의 표준편차를 모르는 경우이다. 예제 파일은 1부2장화로.MTW을 사용한다.

[그래프]

닷플롯, 상자그림을 선택할 수 있다.

[옵션] 신뢰수준 값(1-유의수준)을 지정할 수 있다.

P값이 0.083(유의수준은 일밙적으로 0.05를 사용한다.)이므로 귀무가설 채택한다. 즉, "에너지 소비량(닫힘)"의 모평균과 "에너지 소비량(열림)"의 모평균이 서로 다르다고 할 수가 없다.

다음 시간에는 "쌍체 t 검정"에 대해서 계속해서 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 요즘 글을 많이 올리지 못했는데 꾸준히 업데이트 할 수 있도록 하겠습니다.

그럼 다들 화이팅 하세요!!!

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