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: 펌웨어별 스캔 시간
라벨 24개를 각 펌웨어 버전으로 한 번씩 측정했습니다. 짝지은 행은 24개이고 스캔 시간 측정값은 48개입니다. 펌웨어 측정 순서는 라벨 간에 균형을 맞추고 무작위화했습니다.
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 Paired samples로 선택합니다. Sample 1에 original_scan_time_ms를, Sample 2에 revised_scan_time_ms를 지정합니다. 워크시트의 각 행에는 동일한 라벨의 두 측정값이 함께 있어야 합니다. 정렬할 때도 짝이 분리되지 않도록 유지합니다.
4. 검정과 그래프 설정
Significance level (α)에 0.05를 입력하고 Alternative hypothesis는 Two-sided (≠)로 선택합니다. Additional comparisons를 열고 Include Wilcoxon signed-rank 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
대응 비교의 의미 확인
동일한 라벨 24개를 두 펌웨어 버전으로 측정했습니다. 차이는 기존 스캔 시간에서 변경한 스캔 시간을 뺀 값입니다. 양의 차이는 해당 라벨에서 변경한 버전이 더 빨랐음을 뜻합니다. 출력의 Before와 After는 각각 기존 펌웨어와 변경한 펌웨어를 뜻하며, 시간순 측정 순서를 나타내지는 않습니다.
평균 차이와 구간 읽기
평균 감소량은 19.35 ms입니다. 95% 구간은 15.05–23.64 ms로 전체가 영보다 높으며, p = 2.813 × 10⁻⁹입니다. 불확실성은 두 표본 각각의 산포가 아니라 동일 라벨 내 차이 24개에서 나옵니다.
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. 대응 검정에서 이 개별 상자그림은 동일 라벨 내 차이의 산포를 보여 주지 않습니다.
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. 대응 검정의 가정을 확인하려면 동일 라벨 내 차이도 함께 검토합니다.
표본별 히스토그램(영어 원본 그래프) 차트를 원본 크기로 보기 (새 탭에서 열림) 결과가 뒷받침하는 범위 판단
추정된 평균 개선 폭 15–24 ms를 스캔 작업에 필요한 시간 절감량과 비교합니다. 대표성 있는 라벨과 조건에서 확인합니다.
자세히 보기: 각 결과 섹션 읽기
전체 결과 표는 Help와 동일하게 유효숫자 여섯 자리로 표시합니다.
대응표본 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. 대응 비교의 불확실성은 동일 라벨 내 차이를 사용하며, 자유도는 23입니다.
| 통계량 | 값 |
|---|---|
| t 통계량 | 9.3244 |
| 자유도 | 23 |
| p값 | 2.81325e-9 |
| 평균 차이 | 19.3458 |
| 표준오차 | 2.07475 |
| α | 0.05 |
| 대립가설 | two-sided |
| 방법 | 대응표본 t-검정 |
| 신뢰수준(%) | 95 |
| 신뢰 구간 하한 | 15.0539 |
| 신뢰 구간 상한 | 23.6378 |
- α=0.05에서 H₀ (μ𝑑 = 0) 기각(p=2.81e-09)
- H₀: μ𝑑 = 0
- H₁: μ𝑑 ≠ 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. 완전한 쌍이 24개 있습니다. 개별 표본의 표준오차(SE)는 대응 차이의 표준오차(SE)가 아닙니다.
| 표본 | n | 평균 | 표준편차(SD) | 표준오차(SE) | 중앙값 | 최솟값 | 최댓값 | 범위 | 사분위범위(IQR) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Before | 24 | 281.213 | 36.2839 | 7.40641 | 274.45 | 216.9 | 349.5 | 132.6 | 50.775 |
| After | 24 | 261.867 | 39.2201 | 8.00576 | 258.7 | 176.1 | 330.3 | 154.2 | 63.75 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Before | 256.475 | 274.45 | 307.25 | 50.775 | 180.313 | 383.412 | 216.9 | 349.5 |
| After | 230.55 | 258.7 | 294.3 | 63.75 | 134.925 | 389.925 | 176.1 | 330.3 |
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
Paired t-test와 Sample summaries 전체, 상자그림 좌표와 기준 초과 표시, 차이의 구간, 상자그림 및 히스토그램을 보관합니다. 표본 1에서 표본 2를 뺀 방향과 라벨별로 짝지었다는 점을 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.