통계와 자료분석 T-test(T검정) 해석

소개

통계와 자료분석 T-test(T검정) 해석

목차

T-검정
집단통계량
독립표본 검정
대응표본 통계량

본문내용

귀무가설: 각 기계에서 DISC BRAKE 지름에는 차이가 없을 것이다.
대립가설: 각 기계에서 DISC BRAKE 지름에는 차이가 있을 것이다.



 T-검증은 표본평균간의 차이를 검증할 때 이용되는 것으로써, 위의 표에서 보면, 자유도는 표본평균 322로 관찰 값을 뺀 n-1(16-1) 즉 15가 자유도가 된다.


 유의수준이 p<0.05 보다 작은 기계 2,4,7은 귀무가설을 기각하여 대립가설을 채택, disc brake의 지름에 차이가 있다고 볼 수 있고, 기계1,3,5,6,8은 귀무가설을 채택하여 disc brake 지름에 차이가 없다고 할 수 있다.

집단통계량

 집단 Standard 와 집단 New Promotion에 대한 집단 통계량이 나타나 있다. 집단 Standard의 경우 표본수는 250, 평균은 1566.3890, 표준편차는 346.67305 및 표준오차는 21.92553이다. 그리고 집단 New Promotion의 경우 표본수는 250, 평균은 1637.5000, 표준편차는 356.70317 및 평균의 표본오차는 22.55989이다.

독립표본 검정
 T-검정에 있어, 먼저 두 집단간 분산의 동질성 여부를 알아야 한다. 이러한 분산의 동질성 여부는 Levene의 등분산 검정, 즉 F값을 이용한다. 이를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 분석결과에서 두 집단의 모분산이 동질적일 때는 결과 표에서 등분산이 가정됨을 이용하고, 동질적이지 않을 때는 등분산이 가정되지 않음을 이용한다. 분산의 동질성 검정은 F값으로 결정한다. 분석결과에 나타난 F값의 확률치, 즉 유의확률이 정해진 기준치 보다 클 때 예를 들면, P>.05 일때 두 분산이 유의하지 않다고 판단되어 등분산이 가정됨을 그리고 P<.05일 때에는 등분산이 가정되지 않음을 보게 된다.
위의 표에서 보면, F값이 1.190이고 유의확률값이 .276이므로 P>.05에 해당되가 때문에 집단의 분산이 같다는 가설 ( :0 =0 )은 기각되지 못한다.

참고자료

· 없음