이항 데이터의 분산을 안정화하기 위해 Freeman-Tukey 변환을 수행합니다. 예를 들어 회귀 또는 분산 분석 모형의 가정이 충족되도록 계수 데이터를 변환할 수 있습니다.
구문
FTP(Trials,Events)
Trials 횟수와 Events 수를 지정합니다. 각각은 열 또는 저장된 상수일 수 있습니다. Trials는 양의 정수여야 하고 Events는 0부터 시행 횟수(포함) 사이의 정수여야 합니다.
예
한 소프트웨어 개발자가 다양한 오디오 표본에서 음성 인식 소프트웨어가 이해하는 단어의 비율을 추적합니다. 이 개발자는 회귀 분석 또는 분산 분석을 수행하기 전에 분산을 안정화하고 데이터 분포를 정규화하기 위해 시행 횟수에 대한 사건 발생 횟수의 비율을 변환합니다. 개발자는 FTP(C1,C2) 식을 입력하고 결과를 C3에 저장합니다.
C1
C2
C3
총 단어 수(시행)
이해된 단어 수(사건)
비율 변환
260
78
0.58047
160
24
0.40072
335
67
0.46476
100
22
0.49152
75
69
1.27422
525
273
0.80537
공식
시행 횟수(n)와 성공 횟수(x)를 입력하면 Minitab에서 다음 공식을 사용하여 데이터를 변환합니다.
Bisgaard, Soren and Howard T. Fuller (1994) Quality Quandaries, Analysis of Factorial Experiments with Defects or Defectives as the Response, Quality Engineering, 7(2), 429–443.
