앱 명령어, 워크시트 식별자 및 예제 데이터 값은 원문 그대로 유지됩니다. 스크린샷, 차트 및 다운로드 파일은 영어로 제공됩니다. 예제는 영어 원문의 숫자 표기를 유지하며, 소수점에는 마침표를, 천 단위 구분에는 쉼표를 사용합니다.
예제: 네 스테이션의 조립 토크
서로 다른 조립품 120개이며, 네 스테이션에서 각각 30개씩 추출했습니다.
예제 데이터 다운로드(영문 CSV)Help에서 사용하는 것과 같은 예제입니다. CSV를 가져와 단계를 따라 진행하거나, Help에서 Open example in a practice copy를 사용하여 입력값을 미리 채웁니다.
1. 분석 작업 공간 만들기
사이드바에서 Basic Statistics를 열고 Equal Variances를 선택합니다. 분석을 만들고 이름을 지정한 뒤 New blank worksheet를 선택하고 Create analysis를 선택합니다.
2. 예제 데이터 가져오기
위의 영어 원본 CSV를 다운로드하여 워크시트로 가져옵니다. 구분 기호는 Comma, 소수점 기호는 Dot으로 선택하고 First row contains column names를 선택합니다.
3. 입력 열 지정
Inputs에서 Response에 applied_torque_nm을, Factor에 station을 지정합니다. 각 행에는 조립품 하나의 토크와 이를 적용한 스테이션이 들어 있습니다.
4. 검정 설정
Test method를 Levene (mean-centered)로 선택하고 Significance level (α)에 0.05를 입력합니다.
5. 분석 실행
Run analysis를 선택한 다음 Results를 엽니다.
6. 결과 해석
질문 확인
네 스테이션에서 각각 서로 다른 조립품 30개를 측정했습니다. Levene 검정은 평균 토크가 아니라 스테이션 간 토크 변동을 비교합니다. 여기서 평균을 기준으로 하는 Levene 방법은 각 측정값이 해당 스테이션 평균에서 벗어난 절대편차를 비교합니다.
전체 검정 결과 읽기
Levene 통계량은 12.9749이고 p = 2.286 × 10⁻⁷입니다. 5% 유의수준에서 모집단 분산이 다르다는 근거가 있습니다. 전체 검정이 차이가 있는 모든 쌍을 식별하는 것은 아닙니다.
산포가 큰 곳 확인
Station_3의 표준편차(SD)는 약 0.1370 N·m입니다. 다른 스테이션은 0.0427~0.0675 N·m 범위입니다. 각각 30개 측정값이 있으므로 더 큰 산포를 조사할 때 Station_3부터 살펴볼 수 있습니다.
스테이션 조사
Station_3의 설정, 제품 구성 및 측정 조건을 확인합니다. 이 결과는 변동의 차이가 있는 곳을 가리킬 뿐, 물리적 원인이나 모든 토크가 요구사항을 충족하는지를 밝혀 주지는 않습니다.
자세히 보기: 각 결과 섹션 읽기
전체 결과 표는 Help와 동일하게 유효숫자 여섯 자리로 표시합니다.
등분산 검정
계산 방법에는 평균을 기준으로 하는 Levene이 기록됩니다. 통계량과 p값은 등분산 검정을 요약합니다. 네 집단의 DF1은 3이고, 120개 측정값의 DF2는 116입니다. 집단 수, 총 관측수 N 및 유의수준은 연구 구성과 5% 검정 기준을 기록합니다.
| 통계량 | 값 |
|---|---|
| 방법 | Levene(평균 중심) |
| 통계량 | 12.9749 |
| p값 | 2.28649e-7 |
| DF1 | 3 |
| DF2 | 116 |
| 집단 수 | 4 |
| 전체 N | 120 |
| α | 0.05 |
| 판정 | 분산이 서로 다르다는 근거가 있습니다. |
- 분산이 같지 않은 여러 평균을 비교할 때는 Welch의 ANOVA를 고려합니다.
집단별 요약
집단은 스테이션이고 n은 조립품 수입니다. 평균은 N·m 단위의 토크이며 표준편차(SD)는 N·m 단위의 산포입니다. 이 검정은 변동에 관한 것이므로 평균이 비슷하다고 일관성도 비슷한 것은 아닙니다.
| 집단 | n | 평균 | 표준편차(SD) |
|---|---|---|---|
| Station_4 | 30 | 3.4902 | 0.0674789 |
| Station_2 | 30 | 3.50983 | 0.0609398 |
| Station_1 | 30 | 3.4951 | 0.0427377 |
| Station_3 | 30 | 3.47933 | 0.136995 |
7. 보고서 만들기
Equal variances test와 모든 Group summaries, 계산 방법, 단위 및 표본 추출 맥락을 보관합니다. 변동의 전반적인 차이를 설명하되 그 원인을 단정하지 않습니다.
완료된 실행 결과에서 Add to report 항목을 선택합니다. 표와 차트를 선택하려면 Choose individual items and advanced options 항목을 엽니다. 그런 다음 Add to draft 항목을 선택합니다. 숨긴 항목은 저장된 분석에 남아 있습니다.
보고서 이름을 정하고 분석 목적과 해석을 추가합니다. Save 항목을 선택하고 Preview에서 내용을 확인한 뒤 Export → Download HTML을 사용합니다. 아래 예시는 한 화면에 다 보이지 않는 결과까지 포함하여 선택한 콘텐츠 전체를 보여 줍니다.