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: 완충재 압축력
서로 독립적인 시편 64개로, 각 완충재의 시편이 32개씩 있습니다.
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 Means: Two-Sample (t)를 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 Test type을 Two sample (independent)로 선택합니다. Sample 1에 sample_1을, Sample 2에 sample_2를 지정합니다. 두 열에는 각각 Foam A와 Foam B의 값이 들어 있습니다. 시편들은 서로 독립적이며, 워크시트에서 같은 행에 있다고 짝이 되는 것은 아닙니다. 각 열에서 해당 재료의 시편 32개에 속하지 않는 행의 빈 셀은 의도적으로 비운 것이며, 짝지은 측정값이 누락된 것이 아닙니다.
4. 검정과 그래프 설정
Significance level (α)에 0.05를 입력하고 Alternative hypothesis는 Two-sided (≠)로 선택합니다. Assume equal variances는 선택하지 않습니다. 이 Welch 결과를 재현하려면 Degrees of freedom을 Integer — validation dataset convention으로 선택합니다. 이 설정은 56.3241을 내림하여 56을 사용합니다. Additional comparisons를 열고 Include Mann–Whitney U test는 선택하지 않은 상태로 둡니다.
Plot options를 엽니다. Histogram binning은 Automatic, Histogram scale은 Frequency로 설정합니다. Show normal curve는 선택하지 않고 Show confidence interval for mean difference는 선택합니다.
5. 분석 실행
Run analysis를 선택한 다음 Results를 엽니다.
6. 결과 해석
독립 표본 확인
각 재료에는 서로 다른 시편 32개가 있습니다. 표본 1은 Foam A이고 표본 2는 Foam B입니다. Welch 검정을 사용하여 모집단 평균 압축력을 비교합니다.
차이와 구간 읽기
Foam A에서 Foam B를 뺀 평균 차이는 5.625 N입니다. 95% 구간은 −0.901–12.151 N으로 영을 가로지르며, p = 0.08975입니다. 5% 유의수준에서 이 연구는 차이를 입증하지 못합니다. 동등성도 입증하지 못합니다. 이 예제는 정수 자유도 56을 사용합니다.
차이의 신뢰 구간(영어 원본 그래프) 차트를 원본 크기로 보기 (새 탭에서 열림) 표본의 형태 비교
상자는 각 표본의 중앙 절반을 나타내며 내부에 중앙값이 표시됩니다. 수염과 울타리 기준 표시는 관측값을 설명하는 것이며 합격 판정 한계가 아닙니다. Foam B의 표본 표준편차(SD)는 약 14.96 N으로 Foam A의 10.77 N보다 큽니다.
표본별 상자그림(영어 원본 그래프) 차트를 원본 크기로 보기 (새 탭에서 열림) 히스토그램 읽기
막대 높이는 값의 구간별 측정값 수입니다. 막대를 신뢰 한계로 해석하지 말고 형태와 산포를 비교합니다. 독립성은 이 그래프에서 나오는 것이 아니라 서로 다른 시편을 사용하는 데서 나옵니다.
표본별 히스토그램(영어 원본 그래프) 차트를 원본 크기로 보기 (새 탭에서 열림) 결과가 뒷받침하는 범위 판단
차이의 구간 전체를 완충재 선택에 필요한 개선 폭과 비교합니다. 구간이 너무 넓다면 추가 데이터가 유용할 수 있습니다. p가 0.05보다 크다고 성능이 같음이 증명되지는 않습니다.
자세히 보기: 각 결과 섹션 읽기
전체 결과 표는 Help와 동일하게 유효숫자 여섯 자리로 표시합니다.
독립표본 t검정
평균 차이는 표본 1의 평균에서 표본 2의 평균을 뺀 값이며, 표준오차는 그 불확실성을 나타냅니다. t 통계량은 차이를 표준오차로 나눈 값입니다. 자유도, 유의수준, 대립가설, 계산 방법 및 신뢰수준은 추론 설정을 기록합니다. 신뢰 구간의 하한과 상한은 모집단 평균 차이의 범위를 나타냅니다. 자유도 관례에는 정수 Welch 자유도가 기록됩니다. 정수화 전 Welch 자유도는 56.3241이고 사용한 자유도는 56입니다. 이 설정은 p값과 구간 폭에 영향을 줍니다.
| 통계량 | 값 |
|---|---|
| t 통계량 | 1.72662 |
| 자유도 | 56 |
| 자유도 표기 방식 | 정수: 검증 데이터셋의 표기 방식 |
| 반올림하지 않은 Welch 자유도 | 56.3241 |
| 사용한 자유도 | 56 |
| p값 | 0.0897498 |
| 평균 차이 | 5.625 |
| 표준오차 | 3.25782 |
| α | 0.05 |
| 대립가설 | two-sided |
| 방법 | Welch t-검정 |
| 신뢰수준(%) | 95 |
| 신뢰 구간 하한 | -0.90119 |
| 신뢰 구간 상한 | 12.1512 |
- α=0.05에서 H₀ (μ₁ − μ₂ = 0)를 기각하지 못함(p=0.0897)
- H₀: μ₁ − μ₂ = 0
- H₁: μ₁ − μ₂ ≠ 0
표본별 요약
n은 측정값 수입니다. 평균, 중앙값, 최솟값, 최댓값 및 범위는 각 표본을 설명합니다. 표준편차(SD)는 표본의 산포, 표준오차(SE)는 평균의 불확실성, 사분위범위(IQR)는 중앙 절반의 산포를 나타냅니다. 각 재료에는 서로 독립적인 시편 32개가 있습니다.
| 표본 | n | 평균 | 표준편차(SD) | 표준오차(SE) | 중앙값 | 최솟값 | 최댓값 | 범위 | 사분위범위(IQR) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 표본 1 | 32 | 184.925 | 10.766 | 1.90318 | 185.15 | 168.4 | 209.2 | 40.8 | 16.9 |
| 표본 2 | 32 | 179.3 | 14.9573 | 2.6441 | 178.2 | 145.7 | 211.7 | 66 | 20.9 |
상자그림 좌표
Q1과 Q3는 중앙 절반의 경계이며 그 사이에 중앙값이 있습니다. IQR은 Q3에서 Q1을 뺀 값입니다. 아래쪽 및 위쪽 울타리에는 1.5 × IQR을 사용하며, 수염은 울타리 안의 가장 바깥쪽 관측값에서 끝납니다. 이 좌표는 합격 판정 한계가 아닙니다.
| 표본 | Q1 | 중앙값 | Q3 | 사분위범위(IQR) | 아래쪽 울타리 | 위쪽 울타리 | 아래쪽 수염 | 위쪽 수염 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 표본 1 | 175.85 | 185.15 | 192.75 | 16.9 | 150.5 | 218.1 | 168.4 | 209.2 |
| 표본 2 | 170.275 | 178.2 | 191.175 | 20.9 | 138.925 | 222.525 | 145.7 | 211.7 |
상자그림 기준 초과 표시
각 행에는 울타리를 벗어난 값의 표본, 워크시트 행 및 값이 표시됩니다. 이 표가 비어 있다는 것은 두 표본 모두 울타리 기준 초과 표시가 없음을 뜻합니다. 표시가 있으면 조사해야 하며 자동으로 삭제해서는 안 됩니다.
| 표본 | 워크시트 행 | 값 |
|---|
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7. 보고서 만들기
Two-sample t-test와 Sample summaries 전체, 상자그림 좌표와 기준 초과 표시, 차이의 구간, 상자그림 및 히스토그램을 보관합니다. 표본 1에서 표본 2를 뺀 방향과 정수 Welch 자유도 관례를 명시합니다.
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.