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적합 평균은 적합 모형의 계수를 사용하여 요인 또는 교호작용의 각 수준 조합에 대한 평균 반응을 계산합니다.
적합 평균은 다른 요인의 수준에 걸쳐 평균을 낸 상태에서 한 요인의 여러 수준에서의 평균 반응을 추정합니다.
평균 표를 사용하면 데이터의 요인 수준 간의 통계적으로 유의한 차이를 파악할 수 있습니다. 각 그룹의 평균은 각 모평균의 추정치를 제공합니다. 통계적으로 유의한 항에 대한 그룹 평균 간의 차이를 찾아보십시오.
주효과의 경우 표에는 각 요인 내 그룹 및 그룹의 평균이 표시됩니다. 교호작용 효과의 경우 표에는 그룹의 모든 가능한 조합이 표시됩니다. 교호작용 항이 통계적으로 유의하면 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석하지 마십시오.
이 결과에서 평균 표는 평균 두께가 시간, 기계 설정 및 시간과 기계 설정의 각 조합에 따라 어떻게 달라지는지 보여줍니다. 설정은 통계적으로 유의하며 평균은 기계 설정 간에 다릅니다. 그러나 시간*설정 교호작용 항도 통계적으로 유의하므로 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석하지 마십시오. 예를 들어, 교호작용 항에 대한 표는 설정 44에서 시간 2가 더 두꺼운 코팅과 연관된다는 것을 보여줍니다. 그러나 설정 52에서는 시간 1이 더 두꺼운 코팅과 연관됩니다.
| 항 | 적합 평균 |
|---|---|
| 시간 | |
| 1 | 67.7222 |
| 2 | 68.7222 |
| 설정 | |
| 35 | 40.5833 |
| 44 | 73.0833 |
| 52 | 91.0000 |
| 시간*설정 | |
| 1 35 | 40.6667 |
| 1 44 | 70.1667 |
| 1 52 | 92.3333 |
| 2 35 | 40.5000 |
| 2 44 | 76.0000 |
| 2 52 | 89.6667 |
평균의 표준 오차(SE 평균)는 같은 모집단에서 표본을 반복 추출하는 경우 얻게 될 적합 평균 간의 변동성을 추정합니다.
예를 들어, 312개의 배송 시간 랜덤 표본에서 평균 배송 시간이 3.80일이고 표준 편차가 1.43일입니다. 이 숫자로 0.08일의 평균에 대한 표준 오차가 산출됩니다(1.43을 312 제곱근으로 나눈 값). 동일한 크기의 여러 랜덤 표본을 동일한 모집단에서 추출한 경우 서로 다른 표본 평균의 표준 편차는 약 0.08일이 됩니다.
평균의 표준 오차를 사용하여 적합 평균이 모평균을 얼마나 정확하게 추정하는지 확인할 수 있습니다.
평균의 표준 오차 값이 작을수록 모집단 평균의 더 정확한 추정치를 나타냅니다. 일반적으로 표준 편차가 클수록 평균의 표준 오차가 더 크고 추정치가 덜 정확합니다. 표본 크기가 클수록 평균의 표준 오차가 더 작고 모집단 평균의 추정치가 더 정확하게 됩니다.
공변량 평균은 모든 관측치의 합을 관측치 수로 나눈 공변량 값의 평균입니다. 평균은 공변량 값의 중심을 나타내는 단일 값을 사용하여 표본 값을 요약합니다.
이 값은 공변량의 평균입니다. Minitab에서는 요인에 대한 적합 평균을 계산할 때 공변량을 평균 값에 고정합니다.
표준 편차는 산포, 즉 개별 공변량 값이 평균을 중심으로 퍼져 있는 정도를 나타내는 가장 일반적인 측도입니다.
표준 편차를 사용하면 공변량이 평균 주위로 변동하는 양을 확인할 수 있습니다. Minitab에서는 요인에 대한 적합 평균을 계산할 때 공변량을 평균 값에 고정합니다.
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