双样本 Poisson 率 的示例

一位邮政服务分析师想比较两家邮局的顾客到访数。这位分析师记录了 40 个工作日内到访每家邮局的顾客数。

分析师执行了双样本 Poisson 率检验,以确定两家邮局每日的顾客到访率是否存在差异。

  1. 打开样本数据,邮局到访量.MTW
  2. 选择统计 > 基本统计 > 双样本 Poisson 率
  3. 从下拉列表中,选择每个样本位于其自己的列中
  4. 样本 1中,输入 分支 A
  5. 样本 2中,输入分支 B
  6. 单击确定

解释结果

原假设声明两家邮局的每日客户访问率之间的差值为 0。由于 p 值 0.031 小于显著性水平(用 α 或 alpha 表示)0.05,因此分析员否定原假设并得出两家邮局的每日客户访问率不同的结论。95% 置信区间表明,分支 B 的客户访问率可能高于分支 A 的客户访问率。

双样本 Poisson 率 : 分支 A, 分支 B 的检验和置信区间

方法 λ₁: 分支 A 的 Poisson 率 λ₂: 分支 B 的 Poisson 率 差值: λ₁ - λ₂
描述性统计量 样本 合计出 Poisson 样本 N 现次数 比率 分支 A 40 9983 249.575 分支 B 40 10291 257.275
差值的估计值 估计的 差值 差值的 95% 置信区间 -7.7 (-14.6768, -0.723175)
检验 原假设 H₀: λ₁ - λ₂ = 0 备择假设 H₁: λ₁ - λ₂ ≠ 0
方法 Z 值 P 值 精确 0.031 正态近似 -2.16 0.031
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