단일 비율 검정에 대한 데이터 입력

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분석에 대한 데이터 및 귀무 가설을 입력합니다.

데이터 입력

데이터를 가장 잘 설명하는 옵션을 선택합니다.

데이터가 워크시트의 한 열에 있는 경우 다음 단계를 수행하십시오.

드롭다운 목록에서 하나 이상의 표본, 한 열에 하나씩을 선택합니다.
분석하려는 데이터 열을 입력합니다. 열에는 True 및 False와 같은 두 개의 고유한 값이 포함되어야 합니다.
팁
데이터 배열 리스트 아래 빈 필드를 클릭하여 차트에 사용할 수 있는 데이터 열을 확인합니다.
에서 사건이벤트를 정의할 값을 선택합니다. 예를 들어, 반응 0은 실패를 나타내고 반응 1은 생존을 나타내는 경우 0을 선택하여 고장의 비율을 추정합니다. 또는 1을 선택하여 생존 비율을 추정합니다.

이 워크시트에서 구입은 한 가구에서 광고를 받은 후 제품을 구입했는지 여부를 나타냅니다.

사건 발생 횟수와 시행 회수를 알고 있지만 워크시트에 실제 표본 데이터가 없는 경우 다음 단계를 수행하십시오.

비율이 귀무 가설에서의 비율과 다른지 여부를 확인하기 위해 p-값을 계산하려면 가설 검정을 수행해야 합니다.

모집단 비율(ρ로 표시함)이 지정한 귀무 가설에서의 값(ρ₀으로 표시함)과 유의하게 다른지 여부를 확인하려면 가설 검정을 사용합니다. 검정을 수행하지 않아도 Minitab에서는 모집단 비율을 포함할 가능성이 높은 값의 범위인 신뢰 구간을 표시합니다. 자세한 내용은 가설 검정의 정의(으)로 이동하십시오.
귀무 가설( 귀무 가설에서의 비율 H₀: ρ = ρ₀)을 정의합니다.이 값을 목표값 또는 기준 값으로 생각하십시오.예를 들어, 한 분석가가 직접 메일 제안에 응답하는 고객의 비율이 4.3%와 다른지 확인하기 위해 0.043을 입력합니다(H₀: p = 0.043).