일반 다변량 분산 분석에 대한 다변량 분산 분석 검정 표

해석

Minitab에서는 s를 사용하여 F-값과 p-값을 계산합니다. 일반적으로 p-값이 해석하기 더 쉽기 때문에 p-값을 사용합니다.

해석

Minitab에서는 m을 사용하여 F-값과 p-값을 계산합니다. 일반적으로 p-값이 해석하기 더 쉽기 때문에 p-값을 사용합니다.

해석

Minitab에서는 n을 사용하여 F-값을 계산한 다음 p-값을 계산합니다. 일반적으로 p-값이 해석하기 더 쉽기 때문에 p-값을 사용합니다.

해석

Wilk의 검정, Lawley-Hotelling 검정 및 Pillai의 검정 통계량에 대한 p-값을 살펴보면 모형 효과에 대한 유의한 증거가 있는지 판단할 수 있습니다. p-값이 유의 수준보다 작으면 효과가 통계적으로 유의합니다. 일반적으로 어떤 검정 방법을 사용해도 같은 결론을 얻게 됩니다. 결론이 다른 경우에는 데이터에 가장 적합한 검정에 근거하여 결정을 내립니다.

해석

Minitab에서는 검정 통계량을 사용하여 F-값과 p-값을 계산합니다. 일반적으로 p-값이 해석하기 더 쉽기 때문에 p-값을 사용합니다.

해석

Minitab에서는 F-값을 사용하여 항과 모형의 통계적 유의성에 대한 결정을 내릴 때 사용하는 p-값을 계산합니다. p-값은 귀무 가설에 반하는 증거를 측정하는 확률입니다. p-값이 작을수록 귀무 가설에 반하는 더 강력한 증거가 됩니다.

F-값이 충분히 크면 항이나 모형이 유의하다는 것을 나타냅니다.

F-값을 사용하여 귀무 가설의 기각 여부를 확인하려면 F-값을 임계값과 비교하십시오. Minitab에서 임계값을 계산하거나 대부분의 통계 서적에 있는 F-분포 표에서 임계값을 찾을 수 있습니다. Minitab을 사용한 임계값 계산에 대한 자세한 내용을 보려면 역 누적분포함수(ICDF) 사용에서 "ICDF를 사용하여 임계값 계산"을 클릭하십시오.

해석

Minitab에서는 F-값을 사용하여 p-값을 계산합니다. 일반적으로 p-값이 해석하기 더 쉽기 때문에 p-값을 사용합니다.

해석

Minitab에서는 F-값을 사용하여 p-값을 계산합니다. 일반적으로 p-값이 해석하기 더 쉽기 때문에 p-값을 사용합니다.

해석