2-표본 가설 검정

2-표본 가설 검정을 사용하여 두 표본을 서로 비교합니다.

2표본 가설 검정의 출력을 추가하려면 양식 추가 및 작성(으)로 이동하십시오.

이 항목의 내용

2 비율 검정
2-표본 t
Mann-Whitney 검정
쌍체 t

2 비율 검정

2 비율 검정을 사용하여 두 그룹의 모집단 비율이 서로 다른지 여부 확인합니다. 모집단 비율 간의 차이를 포함할 가능성이 있는 값의 범위도 계산할 수 있습니다.

예를 들어, 불량 공정 비율이 공정을 변경하기 전과 후에 동일한지 여부를 검정할 수 있습니다. 예제를 보려면 Minitab 도움말: 2 비율 검정의 예로 이동하십시오.

데이터 고려 사항

데이터에 두 개의 범주(예: 통과/실패)만 포함할 수 있습니다. 자세한 내용은 Minitab 도움말: 2 비율에 대한 데이터 고려 사항으로 이동하십시오.

2-표본 t

2-표본 t 검정을 사용하여 두 그룹의 모집단 평균이 다른지 여부를 확인합니다. 모집단 평균 간의 차이를 포함할 가능성이 있는 값의 범위를 계산할 수도 있습니다.

예를 들어 공정을 변경하기 전과 후에 공정 평균이 동일한지 여부를 검정할 수 있습니다. 예제를 보려면 Minitab 도움말: 2-표본 t의 예로 이동하십시오.

데이터 고려 사항

데이터는 Y(출력)에 대한 연속 값이어야 합니다. 표본 데이터는 심하게 치우치지 않아야 하고 각 표본 크기는 15보다 커야 합니다. 자세한 내용은 Minitab 도움말: 2-표본 t에 대한 데이터 고려 사항으로 이동하십시오.

Mann-Whitney 검정

Mann-Whitney 검정을 사용하여 두 그룹의 모집단 중위수가 다른지 여부를 확인합니다. 모집단 중위수 간의 차이를 포함할 가능성이 있는 값의 범위를 계산할 수도 있습니다.

이 검정은 2-표본 t-검정의 대안이며 두 표본의 데이터가 합리적으로 정규 분포가 아닐 때 사용됩니다.

예를 들어, 한 컨설턴트가 두 회사의 급여 대장을 비교하여 급여의 중위수가 다른지 여부를 확인하려고 합니다. 두 회사의 중위수가 다른 경우, 컨설턴트는 신뢰 구간을 사용하여 차이가 실제적으로 유의한지 여부를 확인합니다. 예제를 보려면 Minitab 도움말: Mann-Whitney의 예로 이동하십시오.

데이터 고려 사항

각 표본의 모집단 도형과 산포가 같아야 합니다. 데이터는 정규 분포를 따를 필요가 없습니다. 그러나 각 표본의 관측치가 15개보다 많거나 데이터가 심하게 치우쳐 있지 않은 경우에는 검정력이 더 높으므로 2-표본 t 검정을 사용하십시오. 자세한 내용은 Minitab 도움말: Mann-Whitney에 대한 데이터 고려 사항으로 이동하십시오.

쌍체 t

쌍체 표본 t 검정을 사용하여 두 쌍체 표본 간 차이의 평균이 0 또는 목표값과 다른지 여부를 확인합니다. 차이의 모집단 평균을 포함할 가능성이 있는 값의 범위를 계산할 수도 있습니다.

쌍체 t-검정은 서로 다른 두 조건에서 측정된 동일한 항목의 집합, 동일한 피실험자의 처리 전과 후 측정값의 차이, 동일한 피실험자에 적용된 두 처리 간의 차이를 분석하는 데 유용합니다.

예를 들어, 한 생리학자가 특정 피트니스 프로그램이 휴식기 심박수에 영향을 미치는지 여부를 확인하려고 합니다. 무작위로 선정된 15명의 사람들의 심박수를 프로그램 전에 측정하고 1 년 후에 다시 측정했습니다. 따라서 각 참가자의 이전 측정값과 이후 측정값이 관측치의 쌍을 이룹니다. 예제를 보려면 Minitab 도움말: 쌍체 t 의 예로 이동하십시오.

데이터 고려 사항

데이터는 Y(출력)에 대한 연속 값이어야 합니다. 서로 다른 조건에서 측정한 한 품목의 측정값과 같이 쌍체(종속) 관측치의 집합이 있어야 합니다. 자세한 내용은 Minitab 도움말: 쌍체 t에 대한 데이터 고려 사항으로 이동하십시오.