Minitab에서는 이항 분포를 사용하여 50개 이하의 표본(n ≤ 50)에 대한 p-값을 계산합니다. 귀무 가설 하에서 표본 크기 n(귀무 가설에서의 중위수 값과 같은 관측치를 제외한 후) 및 발생 확률 p = 0.5에 대해 p-값은 대립 가설에 따라 다르게 계산됩니다.
대립 가설 | p-값 |
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H1: 중위수 > 귀무 가설에서의 중위수 | ![]() |
H1: 중위수 < 귀무 가설에서의 중위수 | ![]() |
H1: 중위수 ≠ 귀무 가설에서의 중위수 | ![]() |
용어 | 설명 |
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n | 귀무 가설에서의 중위수 값과 같은 관측치를 제외한 후 관측된 데이터 점의 수 |
s | 귀무 가설에서의 중위수보다 큰 관측된 데이터 점의 수 |
S | 시행 횟수가 n이고 사건 확률이 0.5인 이항 분포 B(n, 0.5)를 따르는 랜덤 변수 |
k | ![]() |
Minitab에서는 이항 분포에 대한 정규 근사를 사용하여 50개 이상의 표본(n > 50)에 대한 p-값을 계산합니다. 구체적으로, 다음과 같습니다.
는 근사적으로 평균이 0이고 표준 편차가 1인 정규 분포 N(0,1)을 따릅니다.
여기서 중위수보다 큰 관측치의 수 S는 귀무 가설 하에서 시행 횟수 n, 성공 확률 p = 0.5인 이항 분포 B(n, 0.5)를 따릅니다.
세 대립 가설의 정규 근사 p-값은 0.5의 연속성 수정을 사용합니다.
대립 가설 | p-값 |
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H1: 중위수 > 귀무 가설에서의 중위수 | ![]() |
H1: 중위수 < 귀무 가설에서의 중위수 | ![]() |
H1: 중위수 ≠ 귀무 가설에서의 중위수 | ![]() |
용어 | 설명 |
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n | 귀무 가설에서의 중위수 값과 같은 관측치를 제외한 후 관측된 데이터 점의 수 |
s | 귀무 가설에서의 중위수보다 큰 관측된 데이터 점의 수 |
S | 시행 횟수가 n이고 성공 확률이 p = 0.5인 이항 분포 B(n, 0.5)를 따르는 랜덤 변수 |
k | ![]() |
B는 모수 표본 크기가 n이고 발생 확률 p = 0.5인 이항 분포를 따릅니다.
보간 구간의 하한점은 다음과 같이 계산됩니다.
상한점은 다음과 같이 계산됩니다.