세 개 이상의 모집단 평균을 비교할 때 통계적 차이를 검정하는 데 사용됩니다.
일원 분산 분석
- 열려 있는 JMP ® 데이터 테이블에서 분석 > X에 의한 Y 맞춤을 선택합니다.
- [열 선택] 에서 연속 변수를 클릭하고 [Y, 응답]을 클릭합니다(연속 변수에는 파란색 삼각형이 표시됩니다).
- 범주형 변수를 클릭하고 X, 요인 (범주형 변수는 빨간색 또는 녹색 막대로 표시됨)을 클릭합니다. 확인을 클릭합니다.
단방향 분석 결과 창이 표시됩니다.
- 빨간색 삼각형을 클릭하고 평균/분산 분석을 선택하세요.
보고서에 추가된 내용 중 일부는 다음과 같습니다.
- 그래프에 평균 마름모꼴(95% 신뢰 구간)이 추가되었습니다.
- 적합성 요약.
- 분산 분석(ANOVA) 표.
- 일원 분산 분석의 평균값에는 각 평균값에 대한 요약 통계량과 신뢰 구간(표준 오차의 통합 추정치 기준)이 포함됩니다.
Companies.jmp (Help > Sample Data Folder)Companies.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더)
• 귀무 가설은 모집단 평균 간에 차이가 없다는 것입니다(즉, 모든 평균이 동일하다는 것입니다).
• Prob > F는 전체 모델 검정에 대한 p값입니다. Prob > F가 0.05보다 작으므로 평균이 같다는 귀무가설을 기각합니다. 따라서 적어도 두 평균 사이에 차이가 있다고 결론짓습니다.
• 어떤 평균값이 다른지 판단하기 위해 사후 다중 비교 기법을 사용할 수 있습니다.
참고: 기본 신뢰 수준은 95%(즉, 유의 수준 0.05)입니다. 빨간색 삼각형 아래의 'α 수준 설정'을 선택하여 변경할 수 있습니다.
분산이 같지 않다고 가정하고 분석을 수행할 수도 있습니다. 분석을 수행하려면 빨간색 삼각형 아래에 있는 '분산 불균등'을 선택하십시오.
다중 비교 절차
(위 그림과 같은) 일원 분석 출력 창에서 빨간색 창을 클릭하고 평균 비교를 선택한 다음 다섯 가지 방법 중 하나를 선택합니다.
각 쌍에 대해 스튜던트 t 검정이 선택되었습니다. 그러면 비교 원(표시됨)과 통계 결과(표시되지 않음)가 생성됩니다. 쌍별 차이를 검정하려면 원을 클릭하여 평균값을 확인하세요.
• 선택된 평균값은 굵은 빨간색 원과 변수 레이블로 표시됩니다.
• 선택된 평균과 유의미한 차이가 없는 평균값은 굵지 않은 빨간색 원과 변수 레이블로 표시됩니다.
• 선택된 평균값과 유의미하게 다른 평균값에는 회색 원과 회색 기울임체 변수 레이블이 표시됩니다.
이 예시에서 큰 크기의 평균은 작은 크기의 평균과 유의미한 차이가 있지만, 중간 크기의 평균과는 유의미한 차이가 없습니다.
자세한 내용을 알아보려면 JMP 도움말 의 기본 분석 > 단방향 분석을 방문하세요.
