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: 기존 절단 고정구와 수정 고정구
독립적인 스트립 70개이며, 각 고정구로 35개씩 절단했습니다.
예제 데이터 다운로드(CSV, 영어 열 이름)Help에서 사용하는 것과 같은 예제입니다. CSV를 가져와 단계를 따라 하거나, Help의 Open example in a practice copy로 입력값을 미리 채울 수 있습니다.
1. 작업 공간 만들기
사이드바에서 Basic Statistics를 열고 Variances: Two-Sample (F)를 선택합니다. 분석을 만들고 이름을 입력한 뒤 New blank worksheet를 선택하고 Create analysis를 선택합니다.
2. 예제 데이터 가져오기
위의 CSV를 다운로드하여 워크시트로 가져옵니다. 구분 기호는 Comma, 소수점 기호는 Dot으로 지정하고 First row contains column names를 선택합니다.
3. 입력 열 지정
Inputs에서 sample_1을 Sample 1, sample_2를 Sample 2에 지정합니다. 표본 1에는 기존 고정구로 절단한 길이, 표본 2에는 수정 고정구로 절단한 길이가 있습니다. 각 고정구에서는 서로 다른 스트립을 측정했습니다. 각 표본 열에는 독립적인 스트립 35개의 값이 있습니다. 해당 표본 밖의 빈 셀은 의도된 것이며, 워크시트 행이 대응쌍을 정의하지는 않습니다.
4. 검정 설정
Significance level (α)에 0.05를 입력합니다. Alternative hypothesis는 Two-sided로 선택합니다.
5. 분석 실행
Run analysis를 선택한 다음 Results를 엽니다.
6. 결과 해석
분산비 방향 구분
각 고정구에는 독립적인 스트립 길이 측정값 35개가 있으며 단위는 mm입니다. 분산비는 기존 고정구의 분산을 수정 고정구의 분산으로 나눈 값입니다. 평균 절단 길이가 아니라 산포를 비교합니다.
표본 산포 읽기
기존 고정구의 표준편차(SD)는 약 0.1372 mm, 수정 고정구의 표준편차는 0.0840 mm입니다. 분산은 SD의 제곱이며 단위는 mm²입니다.
분산비와 구간 읽기
분산비는 2.6675이며, 95% 구간은 1.3465–5.2846입니다. 구간 전체가 1보다 크고 p = 0.005338입니다. 검정 가정 아래에서 기존 고정구의 변동이 더 크다는 근거가 됩니다. 분산비는 표준편차(SD) 비가 아닙니다.
조치 전 조건 확인
앱의 경고문은 F 검정이 정규성을 가정한다고 안내합니다. 표본의 분포 모양과 재료 및 측정 조건의 비교 가능성을 확인하세요. 수정 고정구의 표본 변동이 더 작지만 이 비교만으로 이유를 알 수는 없습니다.
자세히 보기: 각 결과 섹션 읽기
전체 결과 표는 Help와 동일하게 유효숫자 여섯 자리로 표시합니다.
두 표본 F 검정
F 통계량은 분산비(A / B)와 같으며, A는 표본 1, B는 표본 2입니다. 분자 자유도와 분모 자유도는 모두 34입니다. p값은 독립적인 정규 표본이라는 조건 아래에서 모분산이 같다는 가설을 검정합니다. 유의수준과 대립가설에는 양측 검정이 기록되며, 신뢰 구간 하한과 상한은 95% 분산비 구간의 경계입니다.
| 통계량 | 값 |
|---|---|
| F 통계량 | 2.6675 |
| 분산비(A / B) | 2.6675 |
| 분자 자유도 | 34 |
| 분모 자유도 | 34 |
| p값 | 0.00533809 |
| α | 0.05 |
| 대립가설 | 양측 |
| 신뢰 구간 하한 | 1.34646 |
| 신뢰 구간 상한 | 5.28464 |
- 분산이 서로 다른 것으로 보입니다(p=0.00534).
- 분산비의 95% 양측 신뢰 구간입니다.
표본 요약
표본 A는 기존 고정구, B는 수정 고정구입니다. n은 각 표본에 서로 다른 스트립이 35개씩 있음을 나타냅니다. 평균은 mm 단위의 길이를 나타냅니다. 표준편차(SD)는 mm 단위의 산포, 분산은 mm² 단위의 산포를 나타냅니다. 검정은 평균이 아니라 마지막 열을 비교합니다.
| 표본 | n | 평균 | 표준편차 | 분산 |
|---|---|---|---|---|
| A | 35 | 250.015 | 0.137185 | 0.0188197 |
| B | 35 | 250.011 | 0.083995 | 0.00705516 |
7. 보고서 만들기
Two-sample F-test, Sample summaries 전체와 분산비의 방향, 정규성 경고를 보존합니다. 스트립 길이의 단위를 명시하고 분산비와 표준편차(SD) 비를 구분하세요.
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.