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: 커넥터 삽입력
서로 다른 커넥터 80개에서 각각 양의 삽입력을 한 번씩 측정했습니다.
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 Normality를 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 Variable에 insertion_force_n을 지정합니다.
4. 검정과 그래프 설정
Normality tests에서 Anderson–Darling을 선택하고 Shapiro–Wilk와 Kolmogorov–Smirnov는 선택하지 않은 상태로 둡니다. Significance level (α)에 0.05를 입력합니다.
Transformation options를 열고 Transformation은 None으로 선택합니다. Plot options를 엽니다. Normal probability plot과 Show confidence bounds를 선택한 다음 Confidence level (%)에 95를 입력합니다.
5. 분석 실행
Run analysis를 선택한 다음 Results를 엽니다.
6. 결과 해석
모형에 대한 질문 확인
서로 다른 커넥터 80개에서 각각 삽입력을 한 번씩 측정한 표본이며 결측값은 없습니다. 평균은 약 37.11 N, 표준편차(SD)는 7.48 N입니다. 질문은 삽입력이 요구사항을 충족하는지가 아니라 힘의 분포에 관한 것입니다.
확률도 읽기
그림에서 표본의 중앙 부분은 적합선을 비교적 가깝게 따릅니다. 약 26 N의 낮은 삽입력 군집은 적합선 아래에 있으므로 표본 추출 기록과 함께 그 꼬리를 살펴봅니다. 각 점은 크기순으로 정렬한 삽입력이며, 95% 한계는 허용 삽입력 범위가 아니라 그림의 불확실성을 나타냅니다. 이 패턴을 검정 결과와 함께 해석하되, 검정이 정규성을 증명하지는 않는다는 점에 유의합니다.
N 단위의 삽입력과 정규 모형의 백분율 위치를 비교한 영어 원본 그래프입니다. 중앙 부분뿐 아니라 낮은 삽입력 쪽 꼬리도 살펴봅니다. 차트를 원본 크기로 보기 (새 탭에서 열림) 검정 결과 읽기
Anderson–Darling 통계량은 0.4914이고 p = 0.2132입니다. 5% 유의수준에서 이 표본의 검정 결과는 정규 모형을 기각하지 않습니다. 이는 정규성의 증명이 아니며, 꼬리에서 드물게 나타나는 삽입력에 대한 보장도 아닙니다.
다음 분석 선택
그림, 표본 추출 방법 및 공정 맥락을 함께 검토합니다. 정규 모형의 가정이 후속 추론 작업에 맞는다면 유용하게 사용할 수 있습니다. 드문 결과가 중요할 때는 꼬리의 거동을 면밀히 확인합니다.
자세히 보기: 각 결과 섹션 읽기
전체 결과 표는 Help와 동일하게 유효숫자 여섯 자리로 표시합니다.
정규성 검정
검정은 Anderson–Darling입니다. 통계량은 적합된 정규분포에서 벗어난 정도를 나타내며, p값은 검정 모형하에서 그 이탈 정도를 평가합니다. α는 기준값 0.05입니다. 판정은 기각하지 않음이며, 모형이 증명되었다는 뜻은 아닙니다.
| 검정 | 통계량 | p값 | α | 판정 |
|---|---|---|---|---|
| Anderson–Darling | 0.491438 | 0.213223 | 0.05 | 기각하지 않음 |
표본 통계량
비결측 관측값과 결측 관측값의 수는 데이터의 포함 범위를 보여 줍니다. 평균, 중앙값, 최솟값과 최댓값은 N 단위로 삽입력을 설명하고, 표준편차는 N 단위의 산포를 나타냅니다. 이 값들은 표본 통계량이며 공학적 허용오차가 아닙니다.
| 통계량 | 값 |
|---|---|
| 비결측 관측값 수 | 80 |
| 결측 관측값 수 | 0 |
| 평균 | 37.1137 |
| 표준편차 | 7.47904 |
| 최솟값 | 22.98 |
| 중앙값 | 36.24 |
| 최댓값 | 55.94 |
7. 보고서 만들기
Normality tests, Sample statistics 및 신뢰 한계가 표시된 정규확률도를 보관합니다. 힘의 단위, 변환하지 않은 설정, 정규성을 기각하지 않는 것과 증명하는 것의 차이를 함께 기록합니다.
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.