비교에 대한 모든 통계량 및 그래프

표본 크기(N)는 각 그룹의 총 관측치 수입니다.

각 그룹 내 관측치의 평균입니다. 평균은 데이터 중심을 나타내는 단일 값으로 각 그룹을 설명합니다. 평균은 그룹의 모든 관측치 합을 해당 그룹 내 관측치 수로 나눈 값입니다.

그룹 쌍 간의 평균 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 신속하게 확인하려면 그룹화 정보 표를 사용합니다.

그룹화 열에는 요인 수준을 그룹으로 나누는 문자가 포함됩니다. 문자를 공유하지 않는 그룹은 통계적으로 유의한 평균 차이를 가집니다.

표가 통계적으로 유의한 차이를 나타내는 경우에는 차이의 신뢰 수준을 사용하여 차이가 실제로 유의한지 여부를 확인하십시오.

랜덤 항에 대한 다중 비교 분석을 수행하면 항의 어느 수준이 다른 수준과 유의하게 다른지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 질병에 대한 약의 효과를 연구하는 경우 피실험자는 일반적으로 유의한 변량 요인과 다릅니다. 다중 비교를 사용하여 약이 연구의 특정 피실험자에게 다르게 영향을 미쳤는지 확인할 수 있습니다(피실험자 중 한 명을 더 아프게 만들었을 수도 있음).

그룹 평균 간의 통계적으로 유의한 차이를 식별하고 차이가 포함될 가능성이 있는 범위를 파악하고 차이가 실제로 유의한지 여부를 확인하려면 신뢰 구간을 사용합니다. Fisher의 개별 검정 표에는 평균 쌍 간의 차이에 대한 신뢰 구간의 집합이 표시됩니다.

개별 신뢰 수준은 연구를 반복하는 경우 단일 신뢰 구간이 한 그룹 평균 쌍 간의 실제 차이를 포함할 횟수의 백분율입니다. 개별 신뢰 구간은 Fisher의 방법에서만 사용할 수 있습니다. 기타 모든 비교 방법은 동시 신뢰 구간을 생성합니다.

개별 신뢰 수준을 제어하는 것은 종종 허용되지 않는 수준으로 증가하는 동시 신뢰 수준을 제어하지 않기 때문에 덜 일반적입니다. 동시 신뢰 수준을 제어하지 않을 경우, 비교 수가 증가하면 하나 이상의 신뢰 구간에 실제 차이가 포함되지 않을 확률이 증가합니다.

차이의 신뢰 구간은 다음 두 부분으로 구성됩니다.

이 값은 두 그룹의 표본 평균 간의 차이입니다.

평균 간의 차이의 표준 오차(차이의 SE)는 같은 모집단에서 반복 표본을 추출하는 경우 얻게 될 표본 평균 간의 차이의 변동성을 추정합니다.

자유도(DF)는 데이터 내 정보의 양입니다. Minitab에서는 자유도를 사용하여 평균의 차이에 대한 t-검정을 계산합니다. 혼합 효과 모형에 대한 비교를 수행하는 경우 Minitab에서는 자유도만 표시합니다.

통계적으로 유의한 평균 차이를 식별하고 차이가 될 수 있는 값의 범위를 결정하거나 차이의 실제적인 중요성을 평가하려면 동시 신뢰 구간(95% CI)을 사용합니다. 표에는 평균 쌍 간의 차이에 대한 신뢰 구간의 집합이 표시됩니다. 신뢰 구간에 0이 포함되지 않으면 평균 차이가 통계적으로 유의하다는 것을 나타냅니다.

동시 신뢰 수준은 연구가 여러 번 반복된 경우 신뢰 구간 집합에 모든 그룹 비교에 대한 실제 차이가 포함될 시간의 백분율입니다.

여러 비교를 수행하는 경우 동시 신뢰 수준을 제어하는 것이 특히 중요합니다. 동시 신뢰 수준을 제어하지 않을 경우, 비교 수가 증가하면 하나 이상의 신뢰 구간에 실제 차이가 포함되지 않을 확률이 증가합니다.

자세한 내용은 다중 비교의 개별 및 동시 신뢰 구간 이해에서 확인하십시오.

차이의 신뢰 구간은 다음 두 부분으로 구성됩니다.

랜덤 항에 대한 다중 비교 분석을 수행하면 항의 어느 수준이 다른 수준과 유의하게 다른지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 질병에 대한 약의 효과를 연구하는 경우 피실험자는 일반적으로 유의한 변량 요인과 다릅니다. 다중 비교를 사용하여 약이 연구의 특정 피실험자에게 다르게 영향을 미쳤는지 확인할 수 있습니다(피실험자 중 한 명을 더 아프게 만들었을 수도 있음).

t-값은 평균의 차이와 차이의 표준 오차 간의 비율을 측정하는 검정 통계량입니다.

수정된 p-값은 비교 모임 내에서 통계적으로 유의한 쌍을 나타냅니다. 수정된 p-값을 사용하면 모임 오류율이 사용자가 지정한 알파 수준으로 제한됩니다. 일반 p-값을 다중 비교에 사용하면 한 번 더 비교할 때마다 모임 오류율이 증가합니다.

다중 비교에서 제1종 오류가 발생할 확률이 단일 비교의 오류율보다 크기 때문에 다중 비교를 할 경우에는 모임 오류율을 고려해야 합니다.

차이가 포함될 가능성이 있는 범위를 파악하고 차이의 실제 유의성을 평가하려면 신뢰 구간을 사용하십시오. 그래프에는 평균 쌍 간의 차이에 대한 신뢰 구간의 집합이 표시됩니다. 신뢰 구간에 0이 포함되지 않으면 평균 차이가 통계적으로 유의하다는 것을 나타냅니다.

선택한 비교 방법에 따라 그림에서는 여러 그룹 쌍을 비교하고 다음과 같은 유형의 신뢰 구간 중 하나를 표시합니다.

• 개별 신뢰 수준

  연구를 여러 번 반복하는 경우 단일 신뢰 구간이 한 그룹의 평균 쌍 간의 실제 차이를 포함할 횟수의 백분율입니다.

• 동시 신뢰 수준

  연구가 여러 번 반복된 경우 신뢰 구간 집합에 모든 그룹 비교에 대한 실제 차이가 포함될 시간의 백분율입니다.

  여러 비교를 수행하는 경우 동시 신뢰 수준을 제어하는 것이 특히 중요합니다. 동시 신뢰 수준을 제어하지 않을 경우 비교 수가 증가하면 하나 이상의 신뢰 구간에 실제 차이가 포함되지 않을 확률이 증가합니다.

자세한 내용은 다중 비교의 개별 및 동시 신뢰 구간 이해에서 확인하십시오.

랜덤 항에 대한 다중 비교 분석을 수행하면 항의 어느 수준이 다른 수준과 유의하게 다른지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 질병에 대한 약의 효과를 연구하는 경우 피실험자는 일반적으로 유의한 변량 요인과 다릅니다. 다중 비교를 사용하여 약이 연구의 특정 피실험자에게 다르게 영향을 미쳤는지 확인할 수 있습니다(피실험자 중 한 명을 더 아프게 만들었을 수도 있음).

해석

그룹 평균 간의 차이를 평가하려면 신뢰 구간을 사용하십시오.

평균의 차이에 대한 Tukey 동시 검정

대상 수준의 차이	평균의 차이	차이의 표준 오차	동시 95% CI	T-값	수정된 P-값
2 - 1	0.6567	0.0664	(0.4768, 0.8366)	9.89	0.000
3 - 1	0.9633	0.0708	(0.7715, 1.1551)	13.60	0.000
4 - 1	0.6900	0.0750	(0.4870, 0.8930)	9.20	0.000
3 - 2	0.3067	0.0632	(0.1356, 0.4777)	4.86	0.000
4 - 2	0.0333	0.0678	(-0.1502, 0.2169)	0.49	0.960
4 - 3	-0.2733	0.0721	(-0.4686, -0.0781)	-3.79	0.003