공차 구간을 해석하려면 다음 단계를 수행하십시오.
1단계: 데이터의 분포 적합도 평가
Minitab에서는 분포를 사용하는 방법 및 비모수 방법에 대한 공차 구간을 제공합니다. 데이터가 분포를 따른다고 확신할 수 있는 경우에는 분포를 사용하는 방법에 대한 공차 구간을 사용할 수 있습니다. 데이터가 분포를 따른다고 확신할 수 없는 경우에는 다른 분포 또는 비모수 방법에 대한 공차 구간을 사용해야 합니다.
데이터가 분포를 따른다고 가정할 수 있는지 여부를 확인하려면 Anderson-Darling 검정의 p-값을 유의 수준(α)과 비교하십시오. 0.05의 유의 수준은 데이터가 분포를 따르지만 분포를 따르지 않는다는 결론을 내릴 위험이 5%라는 것을 나타냅니다.
- p-값 ≤ α: 데이터가 분포를 따르지 않음(H0 기각)
- p-값이 유의 수준보다 작거나 같으면 데이터가 분포를 따르지 않는다는 결론을 내릴 수 있습니다. 이 경우에는 다른 분포 또는 비모수 방법에 대한 공차 구간을 사용해야 합니다.
- P-값 > α: 데이터가 분포를 따르지 않는다는 결론을 내릴 충분한 증거가 없음(H0 기각 실패)
- p-값이 유의 수준보다 크면 데이터가 분포를 따르지 않는다는 결론을 내릴 충분한 증거가 없습니다. 이 경우에는 분포를 사용하는 방법에 대한 공차 구간을 사용할 수 있습니다.
주요 결과: 확률도 및 p-값
확률도는 표시된 점들이 Weibull 분포 적합선을 따른다는 것을 보여주는데, 즉, 데이터가 Weibull 분포를 따른다는 것을 나타냅니다. 또한 적합도 검정에 대한 p-값은 0.178로, 유의 수준 0.05보다 큽니다. 데이터가 Weibull 분포를 따르지 않는다고 가정할 수 없기 때문에 Weibull 분포에 대한 구간을 사용할 수 없습니다.
2단계: 적절한 방법의 공차 구간 조사
Minitab에서는 분포를 사용하는 방법 및 특정 분포를 가정하지 않는 비모수 방법에 대한 공차 구간을 제공합니다. 양측 공차 구간 또는 상한이나 하한을 제공하는 단측 공차 구간을 만들 수 있습니다.
- 양측
- 모집단 측정값의 특정한 최소 비율이 포함된 구간을 확인하려면 양측 구간을 사용합니다.
- 상한
- 모집단 측정값의 특정한 최소 비율을 초과하는 한계를 확인하려면 상한을 사용합니다.
- 하한
- 모집단 측정값의 특정한 최소 비율보다 작은 한계를 확인하려면 하한을 사용합니다.
