혼합 효과 모형 적합에 대한 조건부 평균 표 및 공변량 평균

평균 표의 모든 통계량에 대한 정의 및 해석 방법을 확인해 보십시오.

적합 평균

적합 평균은 해당하는 조건부 또는 주변 적합 방정식의 계수를 사용하여 각 요인 수준 또는 여러 요인의 각 요인 수준 조합에 대한 평균 반응을 계산합니다.

해석

평균 반응 값에 대한 요인 수준의 효과를 확인하려면 평균 표를 사용하십시오. 각 수준 평균은 수준에 대한 평균 반응의 추정치를 제공합니다. 통계적으로 유의한 항에 대한 그룹 평균 간의 차이를 찾아보십시오.

단일 요인으로 구성된 주효과 항의 경우 표에 요인 수준 및 수준 평균이 표시됩니다. 교호작용 항의 경우에는 표에 연관된 요인 수준의 가능한 모든 조합이 표시됩니다. 교호작용 항이 통계적으로 유의하면 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석하지 마십시오.

평균의 표준 오차

평균의 표준 오차(SE 평균)는 같은 모집단에서 표본을 반복 추출하는 경우 얻게 될 적합 평균 간의 변동성을 추정합니다.

해석

평균의 표준 오차를 사용하여 적합 평균이 해당 평균 반응을 얼마나 정확하게 추정하는지 확인할 수 있습니다.

평균의 표준 오차 값이 작을수록 평균 반응의 더 정확한 추정치를 나타냅니다. 일반적으로 표준 편차가 클수록 평균의 표준 오차가 더 크고 평균 반응의 추정치가 덜 정확합니다. 표본 크기가 클수록 평균의 표준 오차가 더 작고 평균 반응의 추정치가 더 정확하게 됩니다.

DF(조건부 평균)

자유도(DF)는 평균 반응에 대한 신뢰 구간을 추정하기 위한 데이터의 정보량입니다. Minitab에서는 또한 자유도를 사용하여 평균 반응에 대한 t-검정을 구성합니다.

평균에 대한 신뢰 구간(95% CI)

신뢰 구간(CI)은 모형의 항 수준에 대한 평균 반응의 실제 값이 포함될 가능성이 높은 값의 범위입니다.

표본이 랜덤이기 때문에 모집단의 두 표본에서 동일한 신뢰 구간이 생성될 가능성은 없습니다. 그러나 여러 개의 랜덤 표본을 추출하면 일정한 백분율의 신뢰 구간에는 알 수 없는 모집단 모수가 포함됩니다. 모수를 포함하는 이러한 신뢰 구간의 백분율이 해당 구간의 신뢰 수준입니다.

신뢰 구간은 다음 두 부분으로 구성됩니다.
점 추정치
이 단일 값은 표본 데이터를 사용하여 모집단 모수를 추정합니다. 신뢰 구간은 점 추정치를 중심으로 합니다.
오차 한계
오차 한계는 신뢰 구간의 너비를 정의하며 표본에서 관측된 변동성, 표본 크기 및 신뢰 수준에 의해 결정됩니다. 신뢰 구간의 상한을 계산하기 위해 오차 한계를 점 추정치에 더합니다. 신뢰 구간의 하한을 계산하기 위해 오차 한계를 점 추정치에서 뺍니다.

해석

신뢰 수준이 95%이면 신뢰 구간에 해당 평균 반응의 실제 값이 포함된다고 95% 확신할 수 있습니다. 신뢰 구간은 결과의 실제 유의성을 평가하는 데 도움이 됩니다. 해당 상황에 실제적으로 유의한 값이 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 확인하려면 전문 지식을 이용하십시오. 신뢰 구간이 너무 넓어서 유의하지 않은 경우에는 표본 크기를 늘려보십시오.

t-값(적합 평균)

t-값은 적합 평균과 적합 평균의 표준 오차 간의 비율을 측정합니다.

해석

Minitab에서는 t-값을 사용하여 평균이 0과 유의하게 다른지 여부를 검정하기 위해 사용하는 p-값을 계산합니다.

t-값을 사용하여 귀무 가설의 기각 여부를 확인할 수 있습니다. 그러나 자유도에 관계없이 기각에 대한 분계점이 같기 때문에 p-값이 더 자주 사용됩니다. t-값 사용에 대한 자세한 내용은 t-값을 사용하여 귀무 가설의 기각 여부 확인에서 확인하십시오.

p-값 - 적합 평균

p-값은 귀무 가설에 반하는 증거를 측정하는 확률입니다. 귀무 가설은 평균 반응이 0이라는 것입니다. p-값이 작을수록 귀무 가설에 반하는 더 강력한 증거가 됩니다.

해석

평균이 0과 통계적으로 다른지 여부를 확인하려면 p-값을 유의 수준과 비교하십시오. 일반적으로 0.05의 유의 수준(α 또는 알파로 표시함)이 적절합니다. 0.05의 유의 수준은 평균 반응이 0인데 0이 아니라는 결론을 내릴 위험이 5%라는 것을 나타냅니다.
p-값 ≤ α: 평균이 0과 유의하게 다릅니다.
p-값이 유의 수준보다 작거나 같으면 귀무 가설을 기각하고 평균 반응이 0과 유의하게 다르다는 결론을 내립니다.
p-값 > α: 평균이 0과 유의하게 다르지 않습니다.
p-값이 유의 수준보다 크면 귀무 가설을 기각하고 평균 반응이 0과 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있는 충분한 증거가 없습니다.

데이터 평균(공변량)

공변량 평균은 모든 관측치의 합을 관측치 수로 나눈 공변량 값의 평균입니다. 평균은 공변량 값의 중심을 나타내는 단일 값을 사용하여 표본 값을 요약합니다.

해석

이 값은 공변량의 평균입니다. Minitab에서는 요인에 대한 적합 평균을 계산할 때 공변량을 평균 값에 고정합니다.

표준 편차

표준 편차는 산포, 즉 개별 공변량 값이 평균을 중심으로 퍼져 있는 정도를 나타내는 가장 일반적인 측도입니다.

해석

표준 편차를 사용하면 공변량이 평균 주위로 변동하는 양을 확인할 수 있습니다. Minitab에서는 요인에 대한 적합 평균을 계산할 때 공변량을 평균 값에 고정합니다.

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