두 비율 검정에 대한 주요 결과 해석

먼저 표본 비율의 차이를 고려한 다음 신뢰 구간을 조사합니다.

차이는 모평균의 차이 추정치입니다. 차이는 전체 모집단이 아니라 표본 데이터를 기반으로 하기 때문에 표본 차이가 모집단 차이와 같을 가능성은 없습니다. 모집단 차이를 더 잘 추정하려면 차이에 대한 신뢰 구간을 사용하십시오.

신뢰 구간은 두 모집단 비율의 차이가 될 수 있는 값의 범위를 제공합니다. 예를 들어, 95% 신뢰 수준은 모집단에서 100개의 랜덤 표본을 추출할 경우 약 95개의 표본이 모집단 차이가 포함된 구간을 생성할 것으로 예상된다는 것을 나타냅니다. 신뢰 구간은 결과의 실제 유의성을 평가하는 데 도움이 됩니다. 해당 상황에 실제적으로 유의한 값이 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 확인하려면 전문 지식을 이용하십시오. 신뢰 구간이 너무 넓어서 유의하지 않은 경우에는 표본 크기를 늘려보십시오. 자세한 내용은 더 정밀한 신뢰 구간을 구하는 방법에서 확인하십시오.

Minitab에서는 정규 근사 방법과 Fisher의 정확한 방법을 사용하여 두 비율 검정에 대한 p-값을 계산합니다. 두 표본 모두 사건의 수와 비사건의 수가 5개 이상이면 두 p-값 중 더 작은 값을 사용하십시오. 두 가지 표본 중 하나에서 사건의 수 또는 비사건의 수가 5개 미만이면 정규 근사 방법이 정확하지 않을 수도 있습니다. Fisher의 정확한 방법은 모든 표본에 유효하지만 보수적인 경향이 있습니다. 보수적인 p-값은 귀무 가설에 반하는 증거를 과소 평가합니다.