대응표본 t 검정 예제

두 꼬리 테스트(셀 L15)의 전력은 7.9%로, 예상대로 한쪽 꼬리 테스트의 전력보다 낮습니다. 페어링된 샘플 t-테스트에서는 각 쌍에 대해 계산된 차이가 대략 정상 분포를 가지고 있다고 가정합니다. 이 가정을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 분포에 대해 가정하지 않는 대체 절차는 Wilcoxon Test이지만 이 테스트는 쌍을 이루는 샘플 t 검정보다 덜 강력합니다. 일반적인 1개 샘플 가설 테스트는 그림 6a의 오른쪽 상단에 표시됩니다. 이제 그림의 오른쪽 하단에 표시된 전력 분석에 주의를 돌립니다. 자신감. T(α, s, n) = k(xθ – k, x∞+ + k)가 샘플 평균의 신뢰 구간인; 즉, 자신감. T(α, s, n) = tcrit ∙ std 오차, 여기서 n = 샘플 크기, s = 샘플 표준 편차 및 1 – α는 신뢰도 %입니다. 테스트의 가정(데이터가 유효하려면 이러한 요구 사항을 충족해야 합니다): 안녕하세요. 두 샘플 t 테스트의 사용에 대한 정보를 주셔서 감사합니다. 당신은 풀화 된 표준 편차로 두 샘플 t 테스트에서 결과를보고하는 방법에 대해 친절하게 안내 할 수 있습니다. 샘플링 분포에 설명된 대로 가설 테스트에 정규 분포를 사용했다면 다음과 같은 결과를 얻었을 것입니다.

잘 알려진 평균 값입니다. 예를 들어, 연구원은 그녀가 태어난 마을이 국가의 나머지 부분보다 더 지능적이라고 의심 할 수 있습니다. 따라서 그녀는 자신의 고향 마을에서 IQ 점수를 수집하고 관찰 된 IQ 점수가 인구에서 100의 정의 된 평균 값과 다른지 여부를 테스트하기 위해 1 샘플 t 테스트를 사용합니다. Sp는 공통 인구 표준 편차의 풀레이션된 추정치입니다. 따라서 이 메서드에서는 분산이 두 채우기에 대해 동일하다고 가정할 수 있습니다. 가정할 수 없는 경우 사용할 수 없습니다. (통계 소프트웨어는 두 샘플 t-test 모듈에 대해 불평등한 분산을 처리할 수 있지만 실제 계산은 복잡하고 이 문서의 범위를 벗어납니다.) 그림 1의 열 E에는 t 테스트를 수행하는 데 필요한 모든 수식이 포함되어 있습니다. Excel은 이러한 수식의 값만 표시하므로 계산이 수행되는 방식을 볼 수 있도록 열 G에 각 수식(텍스트 형식)이 표시됩니다. 따라서, p-값 = TDIST (t, df, 2) = TDIST (3.66, 39, 2) = .00074 < .05 = α, 그래서 우리는 null 가설을 거부하고 시험 점수에 상당한 변화 (즉, 감소)가 결론을 내린다. T_CONF(R1, α) = k(xθ – k, x∞+ + k)가 t 분포 샘플 질문에 기초하여 R1 범위의 데이터에 대한 샘플 평균의 1 – α 신뢰 구간이 되도록 합니다: 회사에서 판매를 개선하려고 합니다. 과거 판매 데이터는 평균 판매가 거래당 $100임을 나타냅니다. 영업 인력을 교육한 후 최근 판매 데이터(25명의 판매원 샘플에서 가져온)는 평균 판매액이 $130, 표준 편차는 $15를 나타냅니다.

교육이 효과가 있었습니까? 5% 알파 수준에서 가설을 테스트합니다. 우리는 null 가설이 H0인 일꼬리 테스트의 전력을 계산하여 시작합니다: μ ≥ 52; 나중에 우리는 두 꼬리 테스트의 힘을 살펴 보겠습니다. 하나의 샘플 t-검정 절차는 4단계로 요약할 수 있습니다. 사용할 기호는 아래에 정의되어 있습니다: 파라메트릭 프로시저(알 수 없는 매개 변수를 추정하는 프로시저)로, 하나의 샘플 t-검정은 여러 가지 가정을 합니다. t-테스트는 매우 강력하지만 결과의 품질을 평가하기 위해 이러한 가정으로부터의 편차 정도를 평가하는 것이 좋습니다. 1개의 견본 t-시험은 4개의 주요 가정이 있습니다: 1개의 견본 t 시험의 결과를 해석할 때 고려해야 할 중요성의 2가지의 모형이 있습니다, 통계적인 유의성 및 실제적인 중요성. 안녕하세요 – 첫 번째 단락을 읽은 후, 나는 몇 가지 설명이 필요하다고 생각합니다. 두 샘플 T-검정을 적용하기 위해 제공하는 첫 번째 예는 «새 판매 도구가 구현되기 전과 후에 평균 성공률»을 비교하는 것입니다.

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