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ANOVA는 통계 조사의 비교 가설에 기초한 분석의 "표준"이지만 다른 비교 방법도 있습니다. 강력한 통계 소프트웨어 응용 프로그램 인 Minitab에는 벤치 마크 테스트가 포함됩니다. 그러한 하나의 테스트 인 Tukey 테스트는 특히 데이터 세트의 평균값이 다른지 여부를 평가하기위한 테스트 결과로 신뢰 구간 (p 값과 반대)을 제공한다는 점에서 특히 흥미 롭습니다. Minitab은 사용자에게 Tukey 테스트 출력을 일반 ANOVA 출력과 함께 볼 수있는 옵션을 제공하지만 일부 사용자는 Tukey 테스트 출력을 읽고 해석하기가 어려울 수 있습니다.
지침
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Tukey 테스트 종료가 시작되는 곳을 찾으십시오. ANOVA 결과를 위에서 아래로 읽습니다. ANOVA에 대한 표준 편차 출력 ( "Pooled StDev"로 표시) 아래에 "Tukey 95 % 동시 신뢰 구간"이라는 텍스트가있는 줄이 있습니다. Tukey 테스트 종료가 시작되는 곳입니다.
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"var = var from : from"을 읽습니다. 이 줄에서 "var"는 Tukey 테스트에서 분석하는 변수입니다. 예를 들어, 기후를 가로 지르는 온도를보고있는 경우이 줄은 "tropical = tropical from tropical"을 나타낼 수 있습니다. 이것은 시험 뒤에있는 가설을 의미한다. 열대성 기후는 다른 기후 유형과 비교하여 온도가 다르다. Minitab이 열대와 비교하는 기후 유형은이 줄 아래에 나열됩니다.
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"var = var에서 빼기 :"행 아래의 행을 읽으십시오. 이 줄에는 "var"와 비교되는 변수가 있습니다. 각 변수 이름 옆에는 제목 "lower", "center"및 "upper"가있는 세 개의 숫자 세트가 있습니다. 이 헤더는 Tukey 테스트에서 주어진 신뢰 구간의 한계를 나타냅니다. 당신은 "낮은"과 "높은"의 숫자에 대해 걱정해야합니다. 각 변수의 숫자는 신호가 동일한 지 (즉, 신호가 하한과 상한 사이에서 변경되는지 여부 (예 : 첫 번째가 양수이고 두 번째가 음수) 그 반대).
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Tukey 테스트 결과를 결정하십시오. 기호가 주어진 변수의 상한 및 하한에 대해 다른 경우, 첫 번째 변수와 두 번째 변수 사이에는 차이가 없다는 결론이 나옵니다. 그렇지 않은 경우 중요한 차이가 있습니다. 예를 들어, 기후를 비교하는 경우 변수 "사막"이 "저급"에서 "고급"로 바뀌지 만 "온화한"변수는 그렇지 않습니다. 이는 열대 및 사막 기후는 기온이 크게 다르지만 열대 및 온대 기후는 그렇지 않음을 의미합니다.
