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표본 크기(N)는 표본의 총 관측치 수입니다.
표본 크기는 신뢰 구간 및 검정의 검정력에 영향을 미칩니다. 일반적으로 표본이 클수록 신뢰 구간이 좁아집니다. 또한 표본이 클수록 검정력이 더 높습니다.
동등성 검정의 검정력에 대한 자세한 내용은 동등성 검정의 검정력에서 확인하십시오.
평균은 데이터의 중심을 나타내는 단일 값을 사용하여 각 표본의 값을 요약합니다. 평균은 모든 관측치의 합을 관측치 수로 나눈, 데이터의 산술 평균으로 계산됩니다.
검정 표본의 평균은 검정 모집단 평균의 추정치입니다. 기준 표본의 평균은 기준 모집단 평균의 추정치입니다. 따라서 표본 평균 간의 차이(또는 비율)는 검정 모집단의 평균과 기준 모집단 평균의 차이(또는 비율)의 추정치를 제공합니다.
추정치는 전체 모집단이 아니라 표본 데이터를 기반으로 하기 때문에 모집단의 차이(또는 비율)와 같다고 확신할 수 없습니다. 신뢰 구간을 사용하여 모집단에 대한 추정치의 정밀도를 평가할 수 있습니다.
표준 편차(StDev)는 산포 또는 데이터가 평균과 비교하여 얼마나 달라지는 지를 나타내는 가장 일반적인 측도입니다. 랜덤이 아니거나 공정에 자연스럽지 못한 변동은 종종 잡음이라고 합니다.
표준 편차는 데이터와 동일한 단위를 사용합니다. 모집단의 표준 편차를 나타내는 데는 일반적으로 기호 σ(시그마)가 사용됩니다. 표본의 표준 편차를 나타내는 데는 일반적으로 문자 s가 사용됩니다.
데이터가 평균을 중심으로 퍼져 있는 정도를 확인하려면 표준 편차를 사용합니다.
표본 데이터의 표준 편차는 모집단 표준 편차의 추정치입니다. 값이 클수록 데이터에 더 많은 변동 또는 "잡음"이 있다는 것을 나타냅니다. 표준 편차는 신뢰 구간과 p-값을 계산하는 데 사용됩니다. 값이 클수록 신뢰 구간이 더 넓어지고 통계적 검정력이 낮아집니다.
평균의 표준 오차(SE 평균)는 같은 모집단에서 반복 표본을 추출하는 경우 얻게 될 표본 평균 간의 변동성을 추정합니다. 평균의 표준 오차는 표본 간의 변동성을 추정하는 반면, 표준 편차는 단일 표본 내의 변동성을 측정합니다.
예를 들어, 312개의 배송 시간 랜덤 표본에서 평균 배송 시간이 3.80일이고 표준 편차가 1.43일입니다. 이 숫자로 0.08일의 평균에 대한 표준 오차가 산출됩니다(1.43을 312 제곱근으로 나눈 값). 동일한 크기의 여러 랜덤 표본을 동일한 모집단에서 추출한 경우 서로 다른 표본 평균의 표준 편차는 약 0.08일이 됩니다.
평균의 표준 오차를 사용하여 표본 평균이 모평균을 얼마나 정확하게 추정하는지 확인할 수 있습니다. .
평균의 표준 오차 값이 작을수록 모집단 평균의 더 정확한 추정치를 나타냅니다. 일반적으로 표준 편차가 클수록 평균의 표준 오차가 더 크고 추정치가 덜 정확합니다. 표본 크기가 클수록 평균의 표준 오차가 더 작고 모집단 평균의 추정치가 더 정확하게 됩니다.
Minitab에서는 평균의 표준 오차를 사용하여 신뢰 구간을 계산합니다.
합동 표준 편차는 두 표본의 공통 표준 편차에 대한 추정치입니다. 합동 표준 편차는 모든 데이터 점의 그룹 평균(전체 평균이 아님)에 대한 데이터 점의 표준 편차입니다. 그룹이 클수록 이에 비례하여 합동 표준 편차의 전체 평균에 미치는 영향이 더 큽니다.
검정에 대해 등분산을 가정하는 경우 Minitab에서는 합동 표준 편차를 계산합니다.
합동 표준 편차는 표준 오차, 신뢰 구간 및 p-값을 계산하는 데 사용됩니다.
표준 편차가 클수록 데이터가 더 퍼져 있다는 것을 나타냅니다. 값이 클수록 신뢰구간이 덜 정확하고(더 넓고) 검정력이 더 낮습니다.
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