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먼저 표본 발생률의 차이를 고려한 다음 신뢰 구간을 조사합니다.
추정된 차이는 모집단 발생률의 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 발생률의 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.
| 추정된 차이 | 차이에 대한 95% CI |
|---|---|
| -7.7 | (-14.6768, -0.723175) |
이 결과에서 두 우체국의 고객 방문 수의 차이에 대한 모집단 발생률의 추정치는 −7.7입니다. 모집단 발생률의 차이가 약 −14.7과 −0.7 사이에 있다고 95% 확신할 수 있습니다.
| 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 |
이 결과에서 귀무 가설은 두 우체국 고객 수의 차이가 0이라는 것입니다. p-값이 0.031로, 유의 수준 0.05보다 작기 때문에 분석가는 귀무 가설을 기각하고 두 우체국의 고객 수가 다르다는 결론을 내립니다. 95% CI는 지점 B의 고객 비율이 지점 A보다 높을 가능성이 있다는 것을 나타냅니다.
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