2-표본 포아송 비율 예

한 우편 서비스 분석가가 두 우체국의 고객 방문 횟수를 비교하려고 합니다. 이 분석가는 40일간 각 우체국에 들어오는 고객의 수를 셉니다.

분석가는 두 우체국의 일일 고객 방문 비율이 서로 다른지 여부를 확인하기 위해 2-표본 포아송 비율 검정을 수행합니다.

표본 데이터 우체국방문.MTW을 엽니다.
통계분석 > 기초 통계 > 2-표본 포아송 비율을 선택합니다.
드롭다운 리스트에서 각 표본이 자체적인 열에 있는 경우을 선택합니다.
표본 1에 지점 A을 입력합니다.
표본 2에 지점 B을 입력합니다.
확인을 클릭합니다.

결과 해석

귀무 가설은 두 우체국의 일일 고객 방문 비율의 차이가 0이라는 것입니다. p-값이 0.031로, 유의 수준(α 또는 알파로 표시됨) 0.05보다 작기 때문에 분석가는 귀무 가설을 기각하고 두 우체국의 일일 고객 방문 비율이 다르다는 결론을 내립니다. 95% CI는 지점 B의 고객 방문 비율이 지점 A보다 높을 가능성이 있다는 것을 나타내니다.

방법

λ₁: 지점 A의 포아송 비율
λ₂: 지점 B의 포아송 비율
차이: λ₁ - λ₂

기술 통계량

표본	N	총 발생 수	표본 비율
지점 A	40	9983	249.575
지점 B	40	10291	257.275

차이 추정치

추정된 차이	차이에 대한 95% CI
-7.7	(-14.6768, -0.723175)

검정

귀무 가설	H₀: λ₁ - λ₂ = 0
대립 가설	H₁: λ₁ - λ₂ ≠ 0

방법	Z-값	P-값
정확		0.031
정규 근사	-2.16	0.031