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2つ以上のデータセットが同じ分布（母集団）のものであるかどうかを検定できます。データセットが同じ分布からのものである場合、等しいパラメータを持っているはずです。
データセットが異なる分布からなる（p値がα値より小さい）場合、個々の検定の結果の形状（または位置）および尺度パラメータの同等性を調べます。検定ごとの結果を使用して、分布間の差が尺度パラメータ（ワイブル分布の形状）、位置パラメータ（ワイブル分布の尺度）、あるいはその両方によるものなのかを判断できます。
| カイ二乗 | 自由度 | p値 |
|---|---|---|
| 18.6468 | 2 | 0.000 |
エンジン巻揚部品データの場合、80°Cと100°Cでの故障時間が同じ分布からのものであるかを検定します。
同時検定のp値の0.000がα値の0.05よりも小さいため、80°Cでの分布パラメータの少なくとも1つが、100°Cでの分布パラメータと有意に異なっていると結論付けることができます。したがって、この2つのデータセットは、同じ分布からのものではありません。
尺度パラメータと位置パラメータの同等性同時検定によって統計的に有意な差が示される場合、尺度パラメータの同等性検定を使用すると、分布間の差が尺度パラメータ内で発生するかどうかを判断できます。
| カイ二乗 | 自由度 | p値 |
|---|---|---|
| 5.29599 | 1 | 0.021 |
エンジン巻揚部品データの場合、80°Cでの故障時間に、100°Cでの故障時間と同じ尺度パラメータが含まれているかどうかを検定します。
p値の0.021はα値の0.025よりも小さいため、80°Cおよび100°Cでの故障時間の分布の尺度パラメータは、有意に異なっていると結論付けることができます。尺度パラメータのボンフェローニ信頼区間を調べて、2つの分布間の尺度パラメータの差の大きさを特定します。
尺度パラメータと位置パラメータの同等性同時検定によって統計的に有意な差が示される場合、位置パラメータの同等性検定を使用すると、分布間の差が位置パラメータ内で発生するかどうかを判断できます。
| カイ二乗 | 自由度 | p値 |
|---|---|---|
| 11.2988 | 1 | 0.001 |
エンジン巻揚部品データの場合、80°Cでの故障時間に、100°Cの故障時間と同じ位置パラメータが含まれているかを検定します。
p値の0.001はα値の0.025よりも小さいため、80°Cと100°Cの故障時間の分布の位置パラメータは、有意に異なっていると結論付けることができます。位置パラメータのボンフェローニ信頼区間を調べて、2つの分布間の位置パラメータの差の大きさを特定します。
尺度パラメータや形状パラメータの同等性検定で、統計的に有意な差が示される場合、ボンフェローニ信頼区間を調べて、差の大きさを特定します。
複数のサンプルの区間を比較して、異なるパラメータを確認することもできます。2つのパラメータの比の信頼区間に1が含まれる場合、2つのパラメータが異なると結論付けることはできません。
| 変数 | 下限 | 推定 | 上限 |
|---|---|---|---|
| 温度100 | 1.011 | 1.503 | 2.236 |
エンジン巻揚部品データの場合、温度100の尺度パラメータになる可能性のある値の範囲は、温度80の尺度パラメータの値の範囲より1.011～2.236倍大きく、1.503の比率が推定されます。
位置パラメータの同等性検定で、統計的に有意な差が示される場合、ボンフェローニ信頼区間を調べて、差の大きさを特定します。
複数のサンプルの区間を比較して異なるパラメータを確認することもできます。2つのパラメータの比の信頼区間に1が含まれる場合、２つのパラメータが異なると結論付けることはできません。
| 変数 | 下限 | 推定 | 上限 |
|---|---|---|---|
| 温度100 | -0.7734 | -0.4640 | -0.1546 |
エンジン巻揚部品データの場合、温度80の位置パラメータになる可能性のある値の範囲は0.1546～0.7734で、温度100の位置パラメータより大きく、0.4640の差が推定されます。
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