두 쌍으로 이루어진 (종속 또는 상관 관계가 있는) 표본의 모집단 평균이 통계적으로 다른지 검정하는 데 사용합니다. 참고: 쌍으로 이루어진 측정값은 별도의 열에 저장해야 합니다.
대응 쌍을 사용한 대응 t-검정
- 열려 있는 JMP ® 데이터 테이블에서 분석 > 특수 모델링 > 일치 쌍을 선택합니다.
- 열 선택 에서 두 개의 연속 변수를 선택하고 Y, 쌍으로 된 응답 (연속 변수는 파란색 삼각형)을 클릭한 다음 확인을 클릭합니다.
기본적으로 JMP는 다음을 생성합니다.
다음 내용을 포함하는 그래프:
- 쌍을 이룬 판독값의 차이점.
- 평균 차이(실선의 빨간색 선)
- 평균 차이에 대한 95% 신뢰 구간(점선).
참고: 차이 범위가 데이터 범위의 절반보다 큰 경우 그래프에 참조 다이아몬드가 포함됩니다.
다음을 포함한 통계:
- 각 변수의 표본 평균입니다.
- 표본 평균의 차이.
- 모집단 평균 차이에 대한 95% 신뢰 구간입니다.
- t-검정 통계량과 p-값.
Blood Pressure by Time.jmp (Help > Sample Data Folder)시간별 혈압.jmp(도움말 > 샘플 데이터 폴더)
결과
• 상위 95%와 하위 95%는 두 모집단 평균 차이에 대한 95% 신뢰구간(CI)을 나타냅니다. 여기서는 그 차이가 (14.8, 20.4)라고 추정합니다. 95% 신뢰구간이 0을 포함하지 않으므로, 두 평균 사이에 유의미한 차이가 있다고 결론지을 수 있는 충분한 통계적 증거가 있다고 결론짓습니다.
• Prob > |t|는 양측 검정의 p-값입니다. 귀무가설은 평균 차이가 0이라는 것입니다. Prob > |t|가 0.05보다 작으므로 귀무가설을 기각하고 평균 간에 유의미한 차이가 있다고 결론짓습니다. 이는 신뢰구간을 검토하여 도출된 결론과 동일합니다. 그러나 이 신뢰구간은 평균 차이의 추정치라는 중요한 정보를 추가로 제공합니다.
참고: 기본 신뢰 수준은 95%(즉, 유의 수준 0.05)입니다. 변경하려면 빨간색 삼각형 아래에서 α 수준 설정을 선택하세요.
참고: 대응 t-검정( t)은 분포 플랫폼을 사용하여 차이 열에 대해 일표본 t-검정을 수행하는 것과 동일하며, 귀무가설은 평균 차이가 0이라는 것입니다. 해당 분석 수행 지침은 일표본 t-검정 및 신뢰구간(CI) 페이지를 참조하십시오.
자세한 내용은 JMP 도움말 에서 예측 및 특수 모델링 > 매칭 쌍 분석을 참조하세요.
