2-표본 동등성 검정에 대한 데이터 입력

통계분석 > 동등성 검정 > 2-표본 검정

데이터 입력

데이터를 가장 잘 설명하는 옵션을 선택하십시오.

한 열에 표본이 있는 경우

데이터가 워크시트의 한 열에 있는 경우 다음 단계를 완료하십시오.

  1. 드롭다운 리스트에서 한 열에 표본이 있는 경우를 선택합니다.
  2. 표본에 분석하려는 숫자 데이터 열을 입력합니다.
    Tip

    표본 안을 클릭하여 분석에 사용할 수 있는 열을 확인합니다.

  3. 표본 ID에 각 데이터 값에 대한 그룹(검정 표본 또는 기준 표본)을 나타내는 열을 입력합니다.
  4. 기준 수준에서 입증된 제품 또는 공정을 나타내는 그룹을 선택합니다. 예를 들어, 인기 있는 고양이 사료의 원래 제조 방법이 기준 수준이 될 수 있습니다.
이 워크시트에서 단백질에는 고양이 사료의 랜덤 표본의 단백질 양이 포함됩니다. 제조 방법은 표본이 원래 제조 방법에서 추출되었는지, 수정된 제조 방법에서 추출되었는지 여부를 나타냅니다.
C1 C2
단백질 제조 방법
250.1 원래 제조 방법
253.0 원래 제조 방법
247.8 수정된 제조 방법
248.2 수정된 제조 방법

서로 다른 열에 표본이 있는 경우

데이터가 워크시트의 별도 열에 있는 경우 다음 단계를 완료하십시오.

  1. 드롭다운 리스트에서 서로 다른 열에 표본이 있는 경우를 선택합니다.
  2. 검정 표본에 대한 숫자 데이터 열을 입력합니다.

    검정 표본은 일반적으로 최신 또는 입증되지 않은 제품 또는 공정에서 추출됩니다. 예를 들어, 제약 연구의 검정 표본은 최고 브랜드 (기준) 약물만큼 효과적이라는 것을 증명하고자 하는 새 일반 약물입니다.

  3. 기준 표본에 대한 숫자 데이터 열을 입력합니다.

    기준 표본은 일반적으로 입증된 제품 또는 공정에서 추출됩니다. 예를 들어, 제약 연구의 기준 표본은 이미 원하는 효과를 발휘하는 것으로 확인된 약물입니다.

이 워크시트에서 일반 약물에는 새 일반 약물(검정 표본)의 강도가 포함됩니다. 현재 약물에는 동일한 약물의 최고 브랜드 버전(기준 표본)의 강도가 포함됩니다.
C1 C2
일반 약물 현재 약물
5.03 4.97
4.95 5.01
4.92 5.00
4.98 5.05

요약 데이터

워크시트에 실제 표본 데이터가 아니라 각 표본에 대한 요약 통계량이 있는 경우 다음 단계를 완료하십시오.

  1. 드롭다운 리스트에서 요약 데이터를 선택합니다.
  2. 표본 크기, 평균표준 편차(검정 표본)을 입력합니다.
  3. 표본 크기, 평균표준 편차(기준 표본)을 입력합니다.

다음에 대한 가설

드롭다운 리스트에서 동등성 기준을 표현하려는 방식을 선택하십시오.

검정 평균 - 기준 평균

검정 모집단의 평균과 기준 모집단의 평균 차이의 관점에서 동등성을 정의합니다.

검정 평균 / 기준 평균

검정 모집단의 평균과 기준 모집단의 평균 비율의 관점에서 동등성을 정의합니다.

검정 평균 / 기준 평균(로그 변환)

원래 데이터의 로그 변환을 사용하여 모형화된 대로, 검정 모집단의 평균과 기준 모집단의 평균 비율의 관점에서 동등성을 정의합니다. 이 옵션의 경우 모든 관측치가 0보다 커야 합니다.

참고

이 옵션은 요약 데이터에 사용할 수 없습니다.

대립 가설

드롭다운 리스트에서 증명하거나 시연하려는 가설을 선택하십시오.

다음에 대한 가설: 검정 평균 - 기준 평균

검정 평균과 기준 평균의 차이를 검정하려면 다음 옵션 중 하나를 선택하십시오.

하한 < 검정 평균 - 기준 평균 < 상한

모집단 평균 간의 차이가 지정한 한계 내에 있는지 여부를 검정합니다.

예를 들어, 한 분석가는 새 일반 약물의 평균 강도가 유명 브랜드 약물의 평균 강도의 ±10 mg/ml 내에 있는지 여부를 확인하려고 합니다.

검정 평균 > 기준 평균

검정 모집단의 평균이 기준 모집단의 평균보다 큰지 여부를 검정합니다.

예를 들어, 한 식품 분석가가 개선된 방법으로 제조된 개 사료 100g당 평균 단백질이 현재 제조 방법으로 제조된 개 사료보다 더 많이 함유되어 있는지 여부를 확인하려고 합니다.

검정 평균 < 기준 평균

검정 모집단의 평균이 기준 모집단의 평균보다 작은지 여부를 검정합니다.

예를 들어, 한 분석가가 새 약물이 현재 약물보다 빠른 시간 안에 효력을 나타낸다는 것을 시연하려고 합니다.

검정 평균 - 기준 평균 > 하한

모집단 평균 간의 차이가 하한보다 큰지 여부를 검정합니다.

예를 들어, 한 연구자가 실험 약물을 사용할 경우 확장기 혈압이 현재 약물을 사용하는 경우보다 평균 3mm Hg 이상 더 감소하는지 여부를 확인하려고 합니다.

검정 평균 - 기준 평균 < 상한

모집단 평균 간의 차이가 상한보다 작은지 여부를 검정합니다.

예를 들어, 한 분석가가 한 위치에 있는 병원의 응급실 부서의 평균 대기 시간이 다른 위치에 있는 병원의 평균 대기 시간을 5분 이상 초과하지 않는지 여부를 확인하려고 합니다.

다음에 대한 가설: 검정 평균 / 기준 평균

검정 평균과 기준 평균의 비율을 검정하려면 다음 옵션 중 하나를 선택하십시오.

하한 < 검정 평균 / 기준 평균 < 상한

모집단 평균 간의 비율이 지정한 한계 내에 있는지 여부를 검정합니다. 두 한계 모두 0보다 커야 합니다. 비율이 1이면 두 평균이 같다는 것을 나타냅니다.

예를 들어, 한 분석가가 새 감기약에 포함된 활성 성분의 양이 일반 감기약에 포함된 활성 성분의 양의 0.8 - 1.2배인지 여부를 확인하려고 합니다.

검정 평균 / 기준 평균 > 하한

모집단 평균 간의 비율이 하한보다 큰지 여부를 검정합니다.

예를 들어, 한 연구자가 실험 약물을 사용할 경우 확장기 혈압이 현재 약물을 사용하는 경우보다 평균 1.5배 이상 더 감소하는지 여부를 확인하려고 합니다.

검정 평균 / 기준 평균 < 상한

모집단 평균 간의 비율이 상한보다 작은지 여부를 검정합니다.

예를 들어, 한 분석가가 새 치료제의 평균 반응 시간이 기존 치료제의 반응 시간을 5% 이상 초과하지 않는다는 것을 증명하려고 합니다. 분석가는 평균 반응 시간이 1.05보다 작은지 여부를 검정합니다.

다음에 대한 가설: 검정 평균 / 기준 평균(로그 변환)

원래 데이터의 로그 변환을 사용하여 검정 평균과 기준 평균의 비율을 검정하려면 다음 옵션 중 하나를 선택하십시오.

하한 < 검정 평균 / 기준 평균 < 상한

모집단 평균 간의 비율이 지정한 한계 내에 있는지 여부를 검정합니다. 두 한계 모두 0보다 커야 합니다. 비율이 1이면 두 평균이 같다는 것을 나타냅니다.

예를 들어, 한 분석가가 로그 변환된 데이터를 사용하여 검정 제조 방법의 평균 생체 이용률이 기준 제조 방법의 생체 이용률의 80%(0.8) - 125%(1.25) 내에 있다는 것을 시연해야 합니다.

검정 평균 / 기준 평균 > 하한

모집단 평균 간의 비율이 하한보다 큰지 여부를 검정합니다.

예를 들어, 한 분석가가 로그 변환된 데이터를 사용하여 검정 제조 방법의 평균 생체 이용률이 기준 제조 방법의 생체 이용률의 80%(0.8)보다 크다는 것을 시연해야 합니다.

검정 평균 / 기준 평균 < 상한

모집단 평균 간의 비율이 상한보다 작은지 여부를 검정합니다.

예를 들어, 한 분석가가 로그 변환된 데이터를 사용하여 검정 제조 방법의 평균 생체 이용률이 기준 제조 방법의 생체 이용률의 125%(1.25)보다 작다는 것을 시연해야 합니다.

동등성 한계

대립 가설에 포함되는 각 동등성 한계에 대한 값을 입력합니다.

하한

비율에 대해 허용 가능한 최저값을 입력합니다. 검정 모집단의 평균과 기준 모집단의 평균 차이가 이 값보다 작지 않다는 것을 시연하려고 합니다.

상한

비율에 대해 허용 가능한 최고값을 입력합니다. 검정 모집단의 평균과 기준 모집단의 평균 차이(또는 비율)가 이 값을 초과하지 않는다는 것을 시연하려고 합니다.

기준 평균으로 곱하기

한계가 기준 평균의 비율을 나타낸다는 것을 지정하려면 이 옵션을 선택합니다. 검정 모집단의 평균이 기준 모집단 평균의 일정 비율 내에 있는지 여부를 검정하기 위해 사용합니다. 예를 들어, 한계를 고정된 값 0.1에서 기준 평균의 10%와 같은 값으로 변경하려면 이 옵션을 선택하십시오.

참고

이 옵션은 검정 평균과 기준 평균 차이의 관점에서 동등성을 표현하는 경우에만 표시됩니다.