분산비 검정(F-검정)
| 명령: | 통계 분산비 검정(F-검정) |
|---|
F-검정은 두 표본의 분산을 비교하는 데 사용됩니다.
필수 입력 항목
대화상자에서 먼저 표본 1과 표본 2의 변수를 지정합니다. 드롭다운 버튼을 사용하여 변수 목록에서 변수와 필터를 선택할 수 있습니다.
옵션
로그 변환: 데이터가 양의 방향으로 치우쳐 있으면 이 옵션을 선택합니다.
결과
분산비 검정(F-검정)
표본 1 | |
|---|---|
변수 | THYROXINE |
필터 | SYMPTOMS=0 |
표본 2 | |
변수 | THYROXINE |
필터 | SYMPTOMS=1 |
| 표본 1 | 표본 2 |
|---|---|---|
표본 크기 | 9 | 7 |
산술평균 | 56.4444 | 42.1429 |
평균에 대한 95% 신뢰구간 | 45.5121 ~ 67.3768 | 7.4789 ~ 76.8068 |
분산 | 202.2778 | 1404.8095 |
표준편차 | 14.2224 | 37.4808 |
평균의 표준오차 | 4.7408 | 14.1664 |
분산비 검정(F-검정)
분산비 | 6.9450 |
|---|---|
유의수준 | P = 0.015 |
  | 데이터 비교 그래프 |
프로그램은 두 표본의 요약 통계량과 분산을 표시합니다. 이어서 F 통계량(큰 분산과 작은 분산의 비)과 해당 (양측) P값을 포함한 분산비 검정 결과가 제시됩니다. P값이 일반적인 기준인 0.05보다 작으면 귀무가설을 기각하고 두 분산이 유의하게 다르다고 결론짓습니다.
로그 변환
로그 변환 옵션을 선택한 경우 프로그램은 역변환된 요약 통계량을 제시합니다. 로그의 분산은 의미 있게 역변환할 수 없으므로 분산과 분산비는 로그 척도로 제시됩니다.
참고문헌
- Bland M (2000) An introduction to medical statistics, 3rd ed. Oxford: Oxford University Press.