단일 표본 분산 검정에 대한 데이터 입력

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분석에 대한 데이터 및 귀무 가설을 지정하십시오.

데이터 입력

데이터를 가장 잘 설명하는 옵션을 선택하십시오.

하나 이상의 표본, 한 열에 하나씩

데이터가 워크시트의 한 열에 있는 경우 다음 단계를 수행하십시오.
참고

데이터 열을 입력하면 Minitab에서는 표준 편차에 대한 신뢰 구간만 계산합니다. 그러나 표준 편차 또는 분산에 대한 가설 검정을 계속 수행할 수 있습니다.

  1. 드롭다운 리스트에서 하나 이상의 표본, 한 열에 하나씩을 선택합니다.
  2. 분석하려는 데이터 열을 입력합니다.

    드롭다운 리스트 아래 빈 열을 클릭하여 분석에 사용할 수 있는 열을 확인합니다.

워크시트에서 길이는 제재소에서 절단된 빔의 길이를 나타냅니다.
C1
길이
99.002
100.242
100.042
99.596

표본 표준 편차

워크시트에 실제 표본 데이터가 아니라 표본에 대한 요약 통계량이 있는 경우 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 드롭다운 리스트에서 표본 표준 편차을 선택합니다.
  2. 표본 크기표본 표준 편차에 요약 통계량을 입력합니다.

표본 분산

워크시트에 실제 표본 데이터가 아니라 표본에 대한 요약 통계량이 있는 경우 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 드롭다운 리스트에서 표본 분산을 선택합니다.
  2. 표본 크기표본 분산에 요약 통계량을 입력합니다.

가설 검정 수행

평균이 귀무 가설에서의 평균과 다른지 여부를 확인하기 위해 p-값을 계산하려면 가설 검정을 수행해야 합니다.
  1. 모집단 표준 편차(σ로 표시됨) 또는 모집단 분산(σ2으로 표시됨)이 사용자가 지정하는 귀무 가설에서의 표준 편차(σ0로 표시됨) 또는 귀무 가설에서의 분산(σ20로 표시됨)과 유의하게 다른지 여부를 확인하려면 가설 검정을 사용합니다. 검정을 수행하지 않아도 Minitab에서는 모집단 표준 편차 또는 모집단 분산을 포함할 가능성이 높은 값의 범위인 신뢰 구간을 표시합니다. 자세한 내용은 가설 검정의 정의에서 확인하십시오.
  2. 귀무 가설에서의 표준 편차 또는 귀무 가설에서의 분산은 귀무 가설(H0: σ = σ0 또는 H0: σ2 = σ20)을 정의합니다. 이 값을 목표값 또는 기준 값으로 생각하십시오. 예를 들어, 한 엔지니어는 파이프 지름의 표준 편차가 0.8mm와 다른지 여부를 확인하기 위해 0.8을 입력합니다(H0: σ = 0.8).
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