1サンプルポアソン率の例

ある都市の交通課の品質管理マネージャが、顧客満足度を改善したいと考えています。マネージャは、現在の顧客満足度を評価するために、30日間にわたって顧客からの苦情数を数えました。

マネージャは、1日あたりの苦情の平均数が10より大きいかどうかを調べるために、1サンプルポワソン率検定を実行します。

  1. サンプルデータ顧客苦情.MTWを開きます。
  2. 統計 > 基本統計 > 1サンプルポアソン率を選択します。
  3. ドロップダウンリストから、1つ以上のサンプルが1つの列にあるを選択します。
  4. サンプル列苦情の数を入力します。
  5. 仮説検定を実行を選択します。
  6. 仮説率10を入力します。
  7. オプションを選択します。
  8. 対立仮説から、率 > 仮説率を選択します。
  9. 各ダイアログボックスでOKをクリックします。

結果を解釈する

帰無仮説では、苦情の率が1日あたり10件であると仮定します。p値が0.000で有意水準(αまたはアルファで示される)0.05より小さいため、管理者は帰無仮説を棄却し、苦情の率が1日あたり10件より大きいと結論付けます。

1サンプルポアソン: 苦情の数の検定および信頼区間

方法 λ: 苦情の数のポアソン率 厳密法を使用しています。
記述統計量 出現 λに対す N 総数 サンプル率 る95%下限 30 598 19.9333 18.6118
検定 帰無仮説 H₀: λ = 10 対立仮説 H₁: λ > 10
p値 0.000
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