이 함수는 서로 쌍을 이루는 (종속적이거나 상관관계가 있는) 표본의 모집단 평균이 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 검정하는 데 사용됩니다. 참고: 쌍을 이루는 측정값은 각각 별도의 열에 저장되어야 합니다.
짝지은 표본을 사용한 쌍체 t-검정
- 열려 있는 JMP ® 데이터 테이블에서 분석 > 특수 모델링 > 매칭 쌍을 선택합니다.
- [열 선택] 에서 연속 변수 두 개를 선택하고 [Y, 쌍을 이루는 응답] (연속 변수는 파란색 삼각형으로 표시됨)을 클릭한 다음 [확인]을 클릭합니다.
기본적으로 JMP는 다음을 생성합니다.
그래프에는 다음 내용이 포함됩니다.
- 쌍으로 측정한 값 사이의 차이점.
- 평균 차이(빨간색 실선).
- 평균 차이에 대한 95% 신뢰 구간(점선).
참고: 차이 범위가 데이터 범위의 절반보다 클 경우 그래프에 기준 마름모꼴 표시가 포함됩니다.
통계 자료에는 다음이 포함됩니다.
- 각 변수에 대한 표본 평균입니다.
- 표본 평균 간의 차이.
- 모집단 평균 차이에 대한 95% 신뢰 구간.
- t-검정 통계량과 p-값.
Blood Pressure by Time.jmp (Help > Sample Data Folder)시간에 따른 혈압.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더)
결과
• 상위 95%와 하위 95%는 두 모집단 평균 차이에 대한 95% 신뢰구간을 제공합니다. 여기서는 그 차이가 (14.8, 20.4)로 추정됩니다. 95% 신뢰구간에 0이 포함되지 않으므로, 두 평균 간에 유의미한 차이가 있다는 결론을 내릴 충분한 통계적 근거가 있다고 볼 수 있습니다.
• Prob > |t|는 양측 검정의 p값입니다. 귀무 가설은 평균 차이가 0이라는 것입니다. Prob > |t|가 0.05보다 작으므로 귀무 가설을 기각하고 평균 간에 유의미한 차이가 있다고 결론짓습니다. 이는 신뢰 구간을 살펴보는 것과 동일한 결론입니다. 다만, 신뢰 구간은 평균 차이가 얼마나 되는지에 대한 추정치를 제공하는 중요한 추가 정보를 담고 있습니다.
참고: 기본 신뢰 수준은 95%(즉, 유의 수준 0.05)입니다. 빨간색 삼각형 아래에 있는 'α 수준 설정'을 선택하여 변경할 수 있습니다.
참고: 대응표본 t-검정 은 Distribution 플랫폼을 사용하여 차이 열에 대해 단일 표본 t-검정을 수행하는 것과 동일하며, 귀무가설은 평균 차이가 0입니다. 해당 분석을 수행하는 방법에 대한 지침은 단일 표본 t-검정 및 신뢰 구간 페이지를 참조하십시오.
자세한 내용을 알아보려면 JMP 도움말 의 예측 및 특수 모델링 > 매칭 쌍 분석을 방문하세요.
