미니탭 분산분석 예제

분산은 표준 편차의 제곱입니다. 표준 편차는 제곱 단위가 아닌 데이터와 동일한 단위에 있기 때문에 표준 편차를 이해하기 쉽습니다. 그러나 많은 분석에서는 실제로 계산에서 분산을 사용합니다. 미니 탭에서, 통계를 선택하십시오 . ANOVA > 편도 ANOVA … 대화 상자에서 “강도”를 응답으로 선택하고 “샘플”을 요인으로 선택합니다. 확인을 누르면 Minitab의 세션 창에 다음과 같은 출력이 표시됩니다: 데이터(lesson1_data.txt)를 복사하여 워드 프로세서에서 미니탭의 워크시트에 붙여넣을 수 있습니다: 단방향 ANOVA의 통계적 유의는 “P-값” 열(“P”) 열 에서 찾을 수 있습니다. [16)] 유의 수준이 0.004(즉, p = .004)임을 알 수 있습니다. 이는 0.05(즉, p < .05) 미만이므로 결과가 통계적으로 유의하다고 선언할 수 있습니다. 즉, 독립적 변수인 음악(즉, "음악 없음", "음악 – 선택 없음" 및 "음악 – 선택")의 세 가지 다른 그룹 간의 평균 생산성에 통계적으로 유의한 차이가 있다. 지금 당신은 사람들이 미니 탭을 사랑하는 이유를 볼 수 있습니다! 출력은 우리가 우리의 수단 막대 차트에 필요한 문자를 얻기 위해 더 이상 작업이 필요하지 않습니다. SAS에서 LSmeans의 차이 테이블에서 쌍별 비교 p-값을 얻었지만 여전히 문자를 해결해야합니다.

여기, 미니 탭은 우리를 위해 그것을 했다. 1단계: Minitab 워크시트의 열에 데이터를 입력합니다. ANOVA 수행에 대한 지침을 제공하고 Minitab을 사용하여 분석의 자세한 예제를 안내합니다. Keith M. Bower, 과학 컴퓨팅 및 계측, 2000년 2월 단방향 ANOVA의 미니탭 출력에는 비교한 그룹에 대한 설명 통계를 비롯한 많은 유용한 통계가 포함되어 있습니다. 그러나 이 가이드에서는 아래와 같이 단방향 ANOVA의 통계적 유의성을 보고하는 분산 분석 표에 중점을 둡니다(Minitab 17의 경우): F-테스트는 로널드 피셔 경의 명예로 명명된 테스트 통계 F의 이름을 따서 명명됩니다. F-통계는 단순히 두 분산의 비율입니다. 분산은 분산또는 데이터가 평균에서 얼마나 멀리 분산되는지를 측정한 값입니다.

값이 클수록 분산이 커진다. 분산 분석(ANOVA)은 3개 이상의 그룹의 수단이 다른지 여부를 결정할 수 있습니다. ANOVA는 F-검정을 사용하여 수단의 같음을 통계적으로 테스트합니다. 이 게시물에서는 단방향 ANOVA 예제를 사용하여 ANOVA 및 F 테스트가 어떻게 작동하는지 보여 드리겠습니다. 4개의 플라스틱 샘플을 분석하여 평균 강도가 다른지 여부를 결정합니다. 따라하려면 샘플 데이터를 다운로드할 수 있습니다. (미니탭이 없는 경우 30일 무료 평가판을 다운로드할 수 있습니다.) 개념을 설명할 때 단방향 ANOVA 출력을 다시 참조하겠습니다. 보스턴의 2015 기록 눈의 통계 분석 우리의 플라스틱 강도 예에 대한 F 분포를 플롯, 나는 Minitab의 확률 분포 플롯을 사용합니다.

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