ポアソンの適合度検定の例

ある家電会社の品質エンジニアが、テレビ1台当たりの欠陥数がポワソン分布に従っているかどうかを知りたいと考えています。エンジニアは、300台のテレビを無作為に抽出し、テレビ1台当たりの欠陥数を記録します。

  1. サンプルデータテレビの欠陥.MTWを開きます。
  2. 統計 > 基本統計 > ポアソンの適合度検定を選択します。
  3. 変数欠陥数を入力します。
  4. 度数変数: (オプション)観測値を入力します。
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

帰無仮説では、データがポアソン分布に従うと仮定します。p値が0.000で有意水準0.05より小さいため、エンジニアは帰無仮説を棄却し、データがポアソン分布に従わないと結論付けます。グラフは、観測値と期待値の差がカテゴリ1と 3で大きく、カテゴリ3のカイ二乗統計量への寄与度が最大であることを示しています。

ポアソン適合度検定: 欠陥数

方法 観測値の度数
記述統計量 N 平均 300 0.536667 欠陥数に対する観測度数と期待度数 ポアソン確 観測 カイ二乗へ 欠陥数 率分布 度数 期待度数 の寄与度 0 0.584694 213 175.408 8.056 1 0.313786 41 94.136 29.993 2 0.084199 18 25.260 2.086 >=3 0.017321 28 5.196 100.072
カイ二乗検定 帰無仮説 H₀: データはポアソン分布に従っている 対立仮説 H₁: データはポアソン分布に従っていない

自由度 カイ二乗 p値 2 140.208 0.000

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