무료 온라인 과정에서 자세히 알아보십시오.
산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서는 파일을 사용하여 2-표본 t 검정을 수행하는 방법을 배웁니다. 브레이킹 스트렝스.jmp .
이 시나리오에서 관심 있는 특성은 ksi(제곱인치당 킬로) 단위의 부품 파괴 강도입니다. 부품은 일반적으로 재료 1을 사용하여 만들어지지만 재료 2를 사용하여 만들 수도 있습니다. 각 재료로 만든 무작위로 선택된 10개의 부품에 대한 파괴 강도를 측정했습니다. 두 재료를 사용하여 만든 부품의 평균 파괴 강도가 동일하다는 귀무 가설을 평균이 같지 않다는 대안에 대해 검정하려고 합니다.
이 테스트를 수행하기 위해 분석 메뉴에서 Fit Y by X를 선택합니다. 강도를 Y, 응답으로 선택하고 재료를 X, 요인으로 선택합니다.
대화 상자 하단 모서리에 있는 키는 JMP가 단방향 분석을 수행할 것임을 알려줍니다. 단방향 분석은 연속 반응 변수와 범주형 요인 또는 입력 변수를 선택할 때 사용됩니다.
JMP는 강도 대 재료의 산점도를 생성합니다. 개별 관찰을 더 잘 보기 위해 빨간색 삼각형에서 표시 옵션을 선택한 다음 지터 지점을 선택합니다.
두 재료에 대한 데이터의 산포가 유사하므로 합동 2표본 t 검정을 실행합니다. 이를 위해 우리는 다음을 선택합니다. 평균/Anova/합동 t 빨간색 삼각형에서.
JMP는 그래프에 평균 다이아몬드를 추가하고 여러 통계 출력 테이블을 생성합니다.
평균 다이아몬드는 각 재료의 평균 강도에 대한 95% 신뢰 구간입니다. 우리는 이 다이아몬드가 겹치지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 이는 수단이 크게 다르다는 것을 나타냅니다.
Pooled t Test에서 통계적 출력을 살펴보겠습니다.
재료 2와 재료 1 사이의 평균 강도 차이는 25.5ksi입니다.
곡선을 사용하면 이 차이가 가정된 차이 0에 비해 극단적임을 알 수 있습니다.
또한 실제 차이에 대한 95% 신뢰 구간에는 0이 포함되지 않음을 알 수 있습니다.
공식 테스트의 경우 p-값을 살펴봅니다. p-값이 매우 낮아 평균의 차이가 유의함을 나타냅니다.
이러한 정보를 모두 볼 필요는 없지만 모두 동일한 결론으로 이어집니다. 두 재료를 사용하여 만든 부품의 강도에는 상당한 차이가 있습니다.
분포의 분포가 매우 다른 경우 풀링된 버전 대신 풀링되지 않은 2-표본 t-검정을 실행해야 합니다. 결과를 비교할 수 있도록 이 테스트를 실행합니다.
이를 위해 빨간색 삼각형에서 t 테스트를 선택합니다.
이 예에서 테스트의 풀링되지 않은 버전과 풀링된 버전은 동일한 결론으로 이어집니다. 두 재료의 평균에 상당한 차이가 있습니다.
분산이 동일한지 테스트하는 데 관심이 있는 경우 여러 가지 같지 않은 분산 테스트를 실행할 수 있습니다. 이렇게 하려면 빨간색 삼각형 메뉴에서 같지 않은 분산을 선택합니다.
두 그룹을 비교하기 때문에 JMP는 5개의 이분산 테스트를 수행합니다. 이러한 각 검정의 p-값은 유의 수준 0.05보다 크므로 분산이 동일하지 않다는 증거가 없습니다.
