한 의료기기 회사의 엔지니어는 회사의 새로운 혈압 측정기가 다른 회사에서 만드는 유사 측정기와 동일한지 여부를 확인하려고 합니다. 이 엔지니어는 두 개의 혈압 측정기를 사용하여 랜덤 표본 60명의 최대 혈압을 측정합니다.

엔지니어는 두 측정기가 동일한지 여부를 확인하기 위해 직교 회귀 분석을 사용합니다. 엔지니어는 직교 회귀 분석에 사용할 데이터를 수집하기 전에 분산을 추정하기 위해 각 측정기에 대한 연구를 분리합니다. 새 측정기에 대한 분산은 1.08이었습니다. 다른 회사의 측정기에 대한 분산은 1.2였습니다. 엔지니어는 새 측정기를 반응 변수, 다른 회사의 측정기를 예측 변수로 지정하기로 결정합니다. 이 경우 오차 분산 비율은 1.08 / 1.2 = 0.9입니다.
참고

엔지니어가 반대로 지정할 경우 오차 분산 비율은 1.2 / 1.08 = 1.1111입니다.

  1. 표본 데이터혈압.MTW를 엽니다.
  2. 통계분석 > 회귀 분석 > 직교 회귀 분석을 선택합니다.
  3. 반응 변수(Y)새 기구을 입력합니다.
  4. 예측 변수(X)현재 기구을 입력합니다.
  5. 오차 분산 비율(Y/X)0.90을 입력합니다.
  6. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

다음 조건 중 하나 이상이 참인 경우, 결과는 혈압 모니터가 동등하지 않다는 증거를 제시합니다.
  • 기울기에 대한 신뢰 구간에는 1이 포함되지 않습니다.
  • 상수에 대한 신뢰 구간에는 0이 포함되지 않습니다.
결과는 약 -2.78에서 4.06까지인 상수에 대한 신뢰 구간에 0이 포함된다는 것을 보여줍니다. 약 0.97에서 1.02까지인 기울기(현재)에 대한 신뢰 구간에는 1이 포함됩니다. 이런 결과는 모니터의 측정치가 서로 다르다는 증거를 제시하지 않습니다. 적합선 그림은 점들이 회귀선과 가까움을 보여주며, 이는 모형이 데이터에 적합함을 나타냅니다.

직교 회귀 분석: 새 기구 대 현재 기구

오차 분산 비율(새 기구/현재 기구): 0.9

회귀 방정식 새 기구 = 0.644 + 0.995 현재 기구
계수 예측 변수 계수 SE 계수 Z P 근사 95% CI 상수 0.64441 1.74470 0.3694 0.712 (-2.77513, 4.06395) 현재 기구 0.99542 0.01415 70.3461 0.000 ( 0.96769, 1.02315)
오차 분산 변수 분산 새 기구 1.07856 현재 기구 1.19840
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