한 우편 서비스 분석가가 두 우체국의 고객 방문 횟수를 비교하려고 합니다. 이 분석가는 40일간 각 우체국에 들어오는 고객의 수를 셉니다.

분석가는 두 우체국의 일일 고객 방문 비율이 서로 다른지 여부를 확인하기 위해 2-표본 포아송 비율 검정을 수행합니다.

  1. 표본 데이터 우체국방문.MTW을 엽니다.
  2. 통계분석 > 기초 통계 > 2-표본 포아송 비율을 선택합니다.
  3. 드롭다운 리스트에서 각 표본이 자체적인 열에 있는 경우을 선택합니다.
  4. 표본 1지점 A을 입력합니다.
  5. 표본 2지점 B을 입력합니다.
  6. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

귀무 가설은 두 우체국의 일일 고객 방문 비율의 차이가 0이라는 것입니다. p-값이 0.031로, 유의 수준(α 또는 알파로 표시됨) 0.05보다 작기 때문에 분석가는 귀무 가설을 기각하고 두 우체국의 일일 고객 방문 비율이 다르다는 결론을 내립니다. 95% CI는 지점 B의 고객 방문 비율이 지점 A보다 높을 가능성이 있다는 것을 나타내니다.

2-표본 포아송 비율에 대한 검정 및 CI: 지점 A, 지점 B

방법 λ₁: 지점 A의 포아송 비율 λ₂: 지점 B의 포아송 비율 차이: λ₁ - λ₂
기술 통계량 총 발생 표본 N 수 표본 비율 지점 A 40 9983 249.575 지점 B 40 10291 257.275
차이 추정치 추정된 차이 차이에 대한 95% CI -7.7 (-14.6768, -0.723175)
검정 귀무 가설 H₀: λ₁ - λ₂ = 0 대립 가설 H₁: λ₁ - λ₂ ≠ 0
방법 Z-값 P-값 정확 0.031 정규 근사 -2.16 0.031
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