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産業問題解決のための統計的思考
このビデオでは、ファイルを使用して1標本のt検定を実行する方法を学習します。直径Test.jmp 。 このデータセットには、ランダムに選択された50個の部品の直径測定値が含まれています。
まず、Diameterの分布分析を実行します。 これを行うには、[分析]メニューの[配布]プラットフォームを使用します。 Y、列として直径を選択し、[OK]をクリックします。
1標本t検定を実行するには、分析用の赤い三角形から[平均の検定]を選択します。
この例では、平均が16.15ではないという代替案に対して、平均直径が16.15mmであるという帰無仮説をテストしていると仮定します。
仮説値として16.15を入力します。
利用可能な他の2つのオプションがあります。 真の標準偏差がわかっている場合は、表示されたフィールドに入力できます。 これを行うと、JMPはテストではなくazテストを実行します。 この例では、真の母標準偏差がわからないため、このフィールドは空白のままにします。
ウィルコクソン符号順位検定と呼ばれるノンパラメトリック検定を要求することもできます。 これをいつ使用するか、およびその他のノンパラメトリック検定の詳細については、JMPヘルプファイルを参照してください。
[OK]をクリックしてt検定を実行します。
検定統計量、t比は、-1.3973です。 サンプル平均16.1406は、仮説平均を約1.4標準誤差下回っています。
両側検定のp値は0.1686です。
このp値と観測されたサンプル平均は、分析の下部にあるグラフに表示されます。 JMPの哲学は、「すべての分析のグラフ」です。 したがって、JMPで統計的検定を実行すると、通常、この曲線のようなグラフが表示され、検定結果の解釈に役立ちます。
グラフと統計結果に基づいて、0.05の有意水準を使用する場合、真の平均が16.15であるという帰無仮説を棄却しません。 サンプル平均は、仮説値と一致しています。
別の帰無仮説がある場合はどうなりますか？ たとえば、帰無仮説の値が16.15ではなく16.12である場合はどうなりますか？
このテストのt比は3.06です。 サンプル平均は、仮説値を超える3つ以上の標準誤差です。 サンプルサイズを考えると、真の平均が16.12の場合、16.14のサンプル平均が観測される可能性は低くなります。
両側検定のp値は0.0036です。 0.05の有意水準で、帰無仮説を棄却し、真の平均は16.12ではないと結論付けます。
両側検定を実行する代わりに、片側検定を実行したい場合はどうなりますか？
両側検定と両方の片側検定のp値は自動的に報告されます。
平均が16.12より大きいという対立仮説の場合、p値は0.0018であり、平均が16.12より小さいという対立仮説のp値は0.9982です。
使用するp値は、テストしている対立仮説によって異なります。
