표준 편차(시그마)의 Bonferroni 신뢰 구간 수동 계산

통계분석 > 기초 통계 > 두 표본 분산 또는 통계분석 > 분산 분석 > 등분산 검정을 사용하는 대신 다음 단계에 따라 요인 수준의 표준 편차(시그마)에 대한 Bonferroni 신뢰 구간을 수동으로 계산할 수 있습니다.

Minitab 예제 데이터 집합 자동차잠금장치등급.MTW를 사용하고 반응 유용성 등급 및 수준이 2개인 요인 방법을 분석하고 있다고 가정합니다. 95%(0.95)의 모임별 신뢰 수준을 사용하여 방법 1에 대한 신뢰 구간을 계산하려면 다음 작업을 수행하십시오.

  1. K를 계산하고 K1 상수에 값을 저장합니다.
    1. Minitab 예제 데이터 집합 자동차잠금장치등급.MTW를 엽니다.
    2. 계산 > 계산기을 선택합니다.
    3. 다음 변수에 결과 저장K1을 입력합니다.
    4. 0.05 / (2 * 2)를 입력합니다.
    5. 확인을 클릭합니다.
  2. 방법의 각 수준에 대해 분산과 표본 크기를 계산하고 결과를 데이터 창에 저장합니다.
    1. 통계분석 > 기초 통계 > 기술 통계량 저장을 선택합니다.
    2. 변수유용성 등급을 입력합니다.
    3. 기준 변수(옵션)방법을 입력합니다.
    4. 통계량을 클릭합니다. 분산비결측값 개수을 선택합니다.
    5. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
    방법 1에 대해 분산은 1.02841이고 표본 크기는 33입니다.
  3. U를 계산하고 U1 워크시트 상수에 결과를 저장합니다.
    1. 계산 > 확률 분포 > 카이 제곱을 선택합니다.
    2. 역 누적 확률을 선택합니다.
    3. 자유도32를 입력합니다.
    4. 입력 열을 선택하고 K1을 입력합니다.
    5. 저장할 열U1을 입력합니다.
    6. 확인을 클릭합니다.
  4. 신뢰 구간의 상한을 계산합니다.
    1. 계산 > 계산기을 선택합니다.
    2. 다음 변수에 결과 저장UpperL1을 입력합니다.
    3. ((32 * 1.02841) / U1)**0.5를 입력합니다.
    4. 확인을 클릭합니다.
    방법 1에 대한 95% Bonferroni 신뢰 구간의 상한은 1.39977입니다. 하한은 U 대신 L을 사용하여 같은 방법으로 계산됩니다.
  5. L을 계산하고 L1 워크시트 상수에 결과를 저장합니다.
    1. 계산 > 계산기을 선택합니다.
    2. 다음 변수에 결과 저장K2를 입력합니다.
    3. 1-K1을 입력합니다.
    4. 확인을 클릭합니다.
    5. 계산 > 확률 분포 > 카이 제곱을 선택합니다.
    6. 역 누적 확률을 선택합니다.
    7. 자유도32를 입력합니다.
    8. 입력 열을 선택하고 K2를 입력합니다.
    9. 저장할 열L1을 입력합니다.
    10. 확인을 클릭합니다.
  6. 신뢰 구간의 하한을 계산합니다.
    1. 계산 > 계산기을 선택합니다.
    2. 다음 변수에 결과 저장LowerL1을 입력합니다.
    3. ((32 * 1.02841) / L1)**0.5를 입력합니다.
    4. 확인을 클릭합니다.
    방법 1에 대한 95% Bonferroni 신뢰 구간의 하한은 0.791436입니다.
    참고

    요인이 2개 이상인 경우에는 고유한 각 요인 수준 조합을 별도의 요인 수준으로 고려해야 합니다.

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