정규 데이터에 대한 평균 분석의 예

한 안전 분석가가 포장, 자갈, 비포장 등 세 가지 도로 형태에서 숙련된 운전자와 초보 운전자의 운전 능력을 비교하려고 합니다. 운전 성능을 측정하기 위해 분석가는 각 운전자가 각 도로 형태에서 핸들을 조정하는 데 사용하는 시간(초)을 기록합니다.

분석가는 경험 수준 및 도로 형태에 대한 평균이 전체 평균과 다른지 여부를 확인하기 위해 평균 분석을 수행합니다.

  1. 표본 데이터도로조건.MTW을 엽니다.
  2. 통계분석 > 분산 분석 > 평균 분석을 선택합니다.
  3. 반응에 '조정 시간'을 입력합니다.
  4. 데이터 분포에서 정규 분포을 선택합니다.
  5. 요인 1경험을 입력합니다.
  6. 요인 2도로 형태을 입력합니다.
  7. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

Minitab에서는 이원 평균 분석 설계를 사용하여 교호작용 효과, 첫 번째 요인에 대한 주효과, 두 번째 요인에 대한 주효과를 보여주는 세 개의 그림을 표시합니다. 평균 분석 그림에는 중심선과 결정 한계가 있습니다. 점이 결정 한계를 벗어나면 해당 점이 나타내는 평균은 표본의 전체 평균과 다르다는 유의한 증거가 됩니다. 이원 평균 분석을 사용하여 교호작용 효과를 먼저 평가합니다. 교호작용 효과가 통계적으로 유의하면 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석할 수 없습니다.

이 그림에서 교호작용 효과는 결정 한계 내에 모두 포함되며, 이는 교호작용 효과가 통계적으로 유의하지 않다는 것을 나타냅니다. 다음으로, 주효과를 평가합니다. 아래쪽의 두 그림은 두 요인의 수준에 대한 평균을 보여줍니다. 주효과는 평균과 중심선 간의 차이입니다.

경험에 대한 주효과도에서 숙련된 운전자 및 초보 운전자 모두에 대한 요인 수준 평균을 나타내는 점들이 결정 한계를 벗어납니다. 이 조건은 이러한 각 평균과 전체 평균 간의 차이가 통계적으로 유의하다는 것을 나타냅니다. 숙련된 운전자의 평균 조정 시간이 통계적으로 더 낮고 초보 운전자의 평균 조정 시간이 통계적으로 더 높다는 결론을 내릴 수 있습니다.

마찬가지로, 도로 형태에 대한 주효과도에서 비포장 및 포장 도로에 대한 주효과가 결정 한계를 벗어나며, 이는 이러한 주효과가 통계적으로 유의하다는 것을 나타냅니다. 그러나 자갈 도로에 대한 주효과는 통계적으로 유의하지 않습니다.

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