Verwenden Sie diese Methode, um mithilfe eines Konfidenzintervalls zu schätzen und einen Hypothesentest für die Differenz zwischen zwei Populationsmittelwerten durchzuführen. Bei mehr als zwei Mittelwerten (mehr als zwei Ausprägungen der kategorialen X-Variablen) konsultieren Sie bitte die Anleitung zur einfaktoriellen Varianzanalyse (ANOVA ).
Vergleich zweier Populationsmittelwerte
- Wählen Sie in einer geöffneten JMP® - Datentabelle „Analysieren“ > „Y durch X anpassen“ .
- Klicken Sie unter „Spalten auswählen“ auf eine stetige Variable und klicken Sie dann auf „Y, Antwortvariable“ .
- Klicken Sie auf eine zweistufige kategoriale Variable und klicken Sie auf X, Faktor .
- Klicken Sie auf OK . Das Ausgabefenster der Einweganalyse wird angezeigt.
- Klicken Sie auf das rote Dreieck und wählen Sie Mittelwerte/ANOVA/Gepoolter t-Test .
Zu den Ergänzungen des Berichts gehören unter anderem:
- Dem Diagramm wurden mittlere Rauten (95%-Konfidenzintervalle) hinzugefügt.
- T-Test-Statistik und p-Werte zum Testen der Hypothesen:
H₀ : m₁ = m₂ vs. HA : m₁ ≠ m₂ ; oder HA : m₁ > m₂ ; oder HA : m₁ < m₂
- Konfidenzintervall für (m 1 - m 2 ).
- Individuelle Konfidenzintervalle für m 1 und m 2 .
Hinweis: Der Mittelwert-/ANOVA-/Gepoolter-t-Test ist ein Test unter der Annahme gleicher Varianzen.
Für einen Test ohne die Annahme gleicher Varianzen wählen Sie stattdessen den t-Test unter dem roten Dreieck .
Ergebnisse
• Upper CL Dif und Lower CL Dif geben das 95%-Konfidenzintervall für (μ1 - μ2), die Differenz zwischen den beiden Populationsmittelwerten, an. Hier schätzen wir diese Differenz auf (-6,89; 21,64). Da das 95%-Konfidenzintervall die Null enthält, schließen wir, dass die statistische Evidenz für einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten nicht ausreicht.
• Prob > |t| ist der p-Wert des zweiseitigen Tests. Die Nullhypothese besagt, dass die Mittelwerte gleich sind (die Mittelwertdifferenz ist null). Da Prob > |t| größer als 0,05 ist, kann die Nullhypothese nicht verworfen werden (d. h., wir können nicht schlussfolgern, dass ein signifikanter Unterschied zwischen den beiden Populationsmittelwerten besteht).
Die 95%-Konfidenzintervalle für die Einzelmittelwerte sind in der Tabelle „Mittelwerte der einfaktoriellen Varianzanalyse“ dargestellt. Wir schätzen mit 95%iger Wahrscheinlichkeit, dass das mittlere Gewicht in der Population für Frauen zwischen 90,4 und 111,5 und für Männer zwischen 98,7 und 117,9 liegt.
Hinweis: Das Standard-Konfidenzniveau beträgt 95 % (d. h. ein Signifikanzniveau von 0,05). Wählen Sie unter dem roten Dreieck die Option „α-Niveau festlegen“, um es zu ändern.
Diese Analyse kann auch mithilfe der Rechner für Hypothesentests für zwei Mittelwerte und Konfidenzintervalle für zwei Mittelwerte unter Hilfe > Stichprobenindex > Rechner oder Student > Rechner im JMP-Studentenabonnement durchgeführt werden.
Besuchen Sie Discovering JMP > Analyze Your Data > Analyze Relationships and Basic Analysis > Oneway Analysis in JMP Help , um mehr zu erfahren.
