비디오: 짝을 이룬 데이터의 통계 분석 - 깜신의 통계 왕초보탈출 20탄 2024
Excel은 샘플이 두 개 이상일 때 도움이되는 방법을 알고 있습니다. FarKlempt Robotics, Inc.는 직무 만족도에 대해 직원을 조사합니다. 그들은 개발자, 매니저, 유지 보수 노동자, 기술 작가들에게 100 (가장 만족스럽지 않은)에서 1 (가장 적게 만족)의 척도로 직업 만족도를 평가하도록 요청합니다.
각 범주에는 6 명의 직원이 있습니다. 아래 이미지는 열 A에서 D, 행 1-7에있는 데이터가있는 스프레드 시트를 보여줍니다. 귀무 가설은 표본들이 모두 같은 모집단 출신이라는 것이다. 대체 가설은 그들이하지 않는다는 것이다.
적절한 비모수 테스트는 Kruskal-Wallis 편도 분산 분석입니다. 전체 24 개의 점수를 오름차순으로 순위 매기기부터 시작하십시오. 다시 말하면, 귀무 가설이 사실이라면, 순위는 그룹 전체에 균등하게 분배되어야합니다.
이 통계의 공식은
N 는 총 점수이며, n 는 각 그룹의 점수입니다. 일을 쉽게하기 위해 각 그룹에서 같은 점수를 지정하지만이 테스트에는 필요하지 않습니다. R 는 그룹의 순위의 합계입니다. H999는 df = 그룹 수 -1 인 카이 제곱 (chi-square)으로서 대략적으로 분포하고, 각각의 999가 999보다 크다. - 3 -> 이미지를 되돌아 보면, 데이터의 순위는 A에서 D 열의 9-15 행에 있습니다. 16 행은 각 그룹에서 순위의 합계를 유지합니다. 총 점수 점수 인 F2 셀의 값 이름으로 N_Total을 정의하십시오. 각 그룹의 점수 점수 인 G2의 값 이름으로 n_group을 정의하십시오. (N_Total + 1)) * (SUMSQ (A16: D16) / n_group) -3 * (N_Total + 1)을 입력하면, 를 셀 G6에 넣습니다. 가설 검정을 위해
= CHISQ를 입력하십시오. DIST. RT (G6, 3)를 G7에 삽입했다. 결과는보다 작습니다. 05, 그래서 당신은 귀무 가설을 기각합니다.