2-표본 평균에 대한 부트스트래핑 개요

독립적인 두 그룹의 두 모평균 차이에 대한 표본 추출 분포를 조사하고 해당 차이에 대한 신뢰 구간을 추정하려면 2-표본 평균에 대한 부트스트래핑을 사용하십시오. 2-표본 평균에 대한 부트스트래핑을 사용하여 중요한 통계량 개념을 나타낼 수 있습니다. 관측치가 독립적이려면 특정 관측 값이 이전 관측에 종속되지 않아야 합니다. 관측치가 독립적이 아니면 결과가 유효하지 않을 수도 있습니다. 자세한 내용을 확인하려면 종속 및 독립 표본의 차이로 이동하십시오.

예를 들어, 한 건강 관리 컨설턴트가 두 병원의 환자 만족도 등급의 차이를 추정하려고 합니다. 컨설턴트는 2-표본 평균에 대한 부트스트래핑을 사용하여 차이에 대한 표본 추출 분포를 조사하고 만족도 등급의 차이에 대한 신뢰 구간을 추정합니다.
  • 신뢰 구간은 두 평균 등급의 차이가 될 수 있는 값의 범위를 제공합니다.
  • 히스토그램은 표본 추출 분포 변동 및 형상을 보여줍니다.
  • 재표본 추출 기술은 표본 분포에서 표본 크기의 효과를 보여줄 수 있습니다.

부트스트래핑 및 재표본 추출 기술에 대한 자세한 내용은 부트스트래핑이란 무엇입니까?에서 확인하십시오.

이 분석의 위치

계산 > 재표본 추출 > 2-표본 평균에 대한 부트스트래핑.

대체 분석 사용 시기

독립적인 두 그룹의 모집단 평균이 서로 다른지 여부를 확인하려면 2-표본 평균에 대한 랜덤화 검정을 사용하십시오.

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