구간 그림

그래프로 표시할 하나 이상의 숫자 열을 입력합니다.

그룹을 정의하는 범주형 데이터 열을 5개까지 입력합니다. 첫 번째 변수는 척도에서 가장 바깥쪽이고 마지막 변수는 가장 안쪽입니다.

다음 레이아웃 옵션 중 하나를 선택하십시오.

각 계량형 변수에 대한 별도 그래프

필드의 각 열에 대해 별도의 플롯을 계량형 변수 만듭니다.

계량형 변수 중첩

필드의 계량형 변수 열은 단일 플롯에 겹쳐집니다.

신뢰 구간에 대한 설정을 지정합니다.

신뢰 수준

신뢰 구간에 대한 신뢰 수준을 입력합니다. 일반적으로 95%의 신뢰 수준이 잘 작동합니다. 95% 신뢰 수준은 모집단에서 100개의 무작위 표본을 추출하는 경우 약 95개의 표본에 대한 신뢰 구간에 모집단 매개 변수가 포함됨을 나타냅니다.

지정된 데이터 집합에 대해 신뢰 수준이 낮을수록 신뢰 구간이 좁아지고 신뢰 수준이 높을수록 신뢰 구간이 넓어집니다. 구간 너비는 또한 표본 크기가 클수록 감소하는 경향이 있습니다. 따라서 표본 크기에 따라 95% 이외의 신뢰 수준을 사용할 수 있습니다.

• 표본 크기가 작으면 95% 신뢰 구간이 너무 넓어서 유용하지 않을 수 있습니다. 90%와 같이 더 낮은 신뢰 수준을 사용하면 간격이 더 좁아집니다. 하지만 구간에 모집단 평균이 포함될 확률은 감소합니다.
• 표본 크기가 큰 경우 99%와 같이 더 높은 신뢰 수준을 사용하는 것이 좋습니다. 표본이 크면 99% 신뢰 수준이 여전히 상당히 좁은 구간을 생성할 수 있으며 구간에 모집단 평균이 포함될 가능성도 높아질 수 있습니다.

본페로니 방법 사용

전체 신뢰 구간 집합의 동시 신뢰 수준을 관리하는 방법입니다. 단일 구간보다 여러 구간에서 하나 이상의 신뢰 구간에 모집단 모수가 포함되지 않을 가능성이 더 많기 때문에 여러 신뢰 구간을 검사할 때 동시 신뢰 수준을 고려하는 것이 중요합니다. 이와 같이 더 높은 오류율을 처리하기 위해 Bonferroni 방법에서는 개별 구간의 신뢰 수준을 조정하여 그 결과 동시 신뢰 수준이 사용자가 지정한 값과 같도록 합니다.

양면

양면 신뢰 구간을 사용하여 평균에 대해 가능성이 낮은 값과 위쪽 값을 모두 추정합니다.

위쪽 일면

낮은 신뢰 바운드를 사용하여 평균에 대해 가능성이 낮은 값을 추정합니다.

아래쪽 일방적

신뢰 상한을 사용하여 평균에 대해 더 높은 값을 추정합니다.

풀링된 표준 편차 사용

모든 모집단의 분산이 동일하다고 가정할 수 있는 시기를 선택합니다.

y-척도를 표시할 방법을 선택합니다.

원본 단위

숫자 변수에 원래 측정 단위를 사용합니다.

표준화된 단위

숫자 변수를 비교할 수 있도록 여러 측정 단위를 표준 단위로 변환합니다.

동일한 Y-척도

Y 척도를 여러 그래프에서 동일하게 만듭니다.

Minitab에서는 그래프에 표시되는 그룹의 여러 수준에 대해 척도의 상대 위치를 나타내기 위해 "가장 안쪽" 및 "가장 바깥쪽"이라는 용어를 사용합니다. 수평 척도의 경우 가장 바깥쪽은 그래프 하단의 척도를 가리키고 가장 안쪽은 하단에서 가장 멀고 수평 축에 가장 가까운 척도를 가리킵니다. 수직 척도의 경우 가장 바깥쪽은 가장 왼쪽의 척도를 가리키고 가장 안쪽은 수직 축에 가장 가까운 척도를 가리킵니다.

그룹에 Y 변수가 여러 개 있는 경우 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

범주형 변수 먼저, Y의 아래

그래프 변수가 가장 바깥쪽의 그룹이고 범주형 변수가 가장 안쪽의 그룹입니다.

Y의 첫 번째, 범주형 변수 아래

그래프 변수가 가장 안쪽의 그룹이고 범주형 변수는 가장 바깥쪽의 그룹입니다.