한 의료기기 회사의 엔지니어는 회사의 새로운 혈압 측정기가 다른 회사에서 만드는 유사 측정기와 동일한지 여부를 확인하려고 합니다. 이 엔지니어는 두 개의 혈압 측정기를 사용하여 랜덤 표본 60명의 최대 혈압을 측정합니다.
엔지니어는 두 측정기가 동일한지 여부를 확인하기 위해 직교 회귀 분석을 사용합니다. 엔지니어는 직교 회귀 분석에 사용할 데이터를 수집하기 전에 분산을 추정하기 위해 각 측정기에 대한 연구를 분리합니다. 새 측정기에 대한 분산은 1.08이었습니다. 다른 회사의 측정기에 대한 분산은 1.2였습니다. 엔지니어는 새 측정기를 반응 변수, 다른 회사의 측정기를 예측 변수로 지정하기로 결정합니다. 이 경우 오차 분산 비율은 1.08 / 1.2 = 0.9입니다.
참고
엔지니어가 반대로 지정할 경우 오차 분산 비율은 1.2 / 1.08 = 1.1111입니다.
- 표본 데이터를 엽니다 혈압.MWX.
- 을 선택합니다.
- 반응 변수(Y)에 새 기구을 입력합니다.
- 예측 변수(X)에 현재 기구을 입력합니다.
- 오차 분산 비율(Y/X)에 0.90을입력합니다.
- 확인을(를) 클릭합니다.
결과 해석
다음 조건 중 하나 이상이 참인 경우, 결과는 혈압 모니터가 동등하지 않다는 증거를 제시합니다.
- 기울기에 대한 신뢰 구간에는 1이 포함되지 않습니다.
- 상수에 대한 신뢰 구간에는 0이 포함되지 않습니다.
방법
| 오차 분산 비율(새 기구/현재 기구): 0.9 |
|---|
회귀 방정식
| 새 기구 | = | 0.644 + 0.995 현재 기구 |
|---|
계수
| 항 | 계수 | SE 계수 | 근사 95% CI | Z-값 | P-값 |
|---|---|---|---|---|---|
| 상수 | 0.64441 | 1.74470 | (-2.77513, 4.06395) | 0.3694 | 0.712 |
| 현재 기구 | 0.99542 | 0.01415 | (0.96769, 1.02315) | 70.3461 | 0.000 |
오차 분산
| 변수 | 분산 |
|---|---|
| 새 기구 | 1.07856 |
| 현재 기구 | 1.19840 |
