2サンプルポアソン率の例

ある郵便サービスの分析者が、2つの郵便局の顧客訪問数を比較したいと考えています。分析者は、40営業日にわたって各郵便局を訪れた顧客の数を数えます。

分析者は、2つの郵便局の間で一日の顧客訪問数が異なるかどうかを調べるために、2サンプルポワソン率検定を実行します。

  1. サンプルデータ郵便局来店.MTWを開きます。
  2. 統計 > 基本統計 > 2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、各サンプルはそれぞれの列にあるを選択します。
  4. サンプル1支店Aを入力します。
  5. サンプル2支店Bを入力します。
  6. OKをクリックします。

結果を解釈する

帰無仮説では、2つの郵便局の1日あたりの来客数の差が0であると仮定します。p値が0.031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、分析者は帰無仮説を棄却し、2つの郵便局の1日あたりの来客数が異なると結論付けます。95%信頼区間は、支店Bの方が支店Aより来客数が多い確率が高いことを示しています。

2サンプルポアソンの検定および信頼区間: : 支店A, 支店B

方法 λ₁: 支店Aのポアソン率 λ₂: 支店Bのポアソン率 差: λ₁ - λ₂
記述統計量 サンプル N 出現総数 サンプル率 支店A 40 9983 249.575 支店B 40 10291 257.275
差の推定 差に対する95%信頼区 差を推定 間 -7.7 (-14.6768, -0.723175)
検定 帰無仮説 H₀: λ₁ - λ₂ = 0 対立仮説 H₁: λ₁ - λ₂ ≠ 0
方法 Z-値 p値 正確 0.031 正規近似 -2.16 0.031
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