SAS와 SPSS를 활용한 T-test 분석

소개글

SAS와 SPSS를 활용한 T-test 분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

SAS와 SPSS를 활용한 T-test 분석
- one sample t-test
- paried sample t-test
- independent sample t-test

본문내용

1 0.90 0.89
두 모집단의 분산이 동일하다고 할 수 있는가에 대해 유의수준 5%하에서 검정하여라.
1. 가설세우기
┏H0 : μ1=μ2 (공기중의 수은농도를 측정하는 두 가지 형태의 기기의 정밀도에 대한 모집단의 분산은 같지 않다.)
┗H1 : μ1≠μ2(공기중의 수은농도를 측정하는 두 가지 형태의 기기의 정밀도에 대한 모집단의 분산은 같다.)
2. 자료수집
기기 A
0.95 0.82 0.78 0.96 0.71 0.86 0.99
기기 B
0.89 0.91 0.94 0.91 0.90 0.89
3. 검정
《 independent sample t-test》
4. 분석
▶SAS◀
⇒independent sample t-test를 sas 프로그램을 이용하여 분석하였더니 등분산 검정 p값이 0.0016이므로 0.05보다 작습니다. 즉, 등분산이 가정되지 않은 하에서 p값은 0.3600입니다. t값은 -0.99입니다.
p=0.3600 > 0.05
즉. H0을 기각하지 못합니다.
▶SPSS◀
⇒independent sample t-test를 spss 프로그램을 이용하여 분석하였더니 등분산 검정 p값이 0.005이므로 0.05보다 작습니다. 즉, 등분산이 가정되지 않은 하에서 p값은 0.360입니다. t값은 -0.985입니다.
p=0.360 > 0.05
즉. H0을 기각하지 못합니다.
5. 결론
H0 : μ1=μ2 (공기중의 수은농도를 측정하는 두 가지 형태의 기기의 정밀도에 대한 모집단의 분산은 같지 않다.)
※┏ SAS : 유의수준 5% 하에서 p=0.3600 > 0.05입니다.
┗ SPSS : 유의수준 5% 하에서 p=0.360 > 0.05입니다.
즉,H0 : μ1=μ2 (공기중의 수은농도를 측정하는 두 가지 형태의 기기의 정밀도에 대한 모집단의 분산은 같 지않다.)
4-3. 땅콩을두 조각으로 쪼개어 한쪽은 생으로, 다른 한쪽은 볶아서 각각 함유하고 있는 단백질의 함량을 조사하여 다음과 같은 자료를 얻었다.
생 땅콩
61 60 56 63 56 63 69 56 44 61
볶은 땅콩
56 54 47 59 51 51 57 54 63 58
단백질 함량의 평균에 차이가 있다고 할 수 있는가?
1. 가설세우기
┏H0 : μ1=μ2 (단백질 함량의 평균에 차이가 없다.)
┗H1 : μ1≠μ2 (단백질 함량의 평균에 차이가 있다.)
2. 자료수집
생 땅콩
61 60 56 63 56 63 69 56 44 61
볶은 땅콩
56 54 47 59 51 51 57 54 63 58
3. 검정
《 independent sample t-test》
4. 분석
▶SAS◀
⇒independent sample t-test를 sas 프로그램을 이용하여 분석하였더니 등분산 검정 p값이 0.3010이므로 0.05보다 큽니다. 즉, 등분산이 가정된 하에서 p값은 0.1434입니다. t값은 1.53입니다.
p=0.1434 > 0.05
즉. H0을 기각하지 못합니다.
▶SPSS◀
⇒independent sample t-test를 spss 프로그램을 이용하여 분석하였더니 등분산 검정 p값이 0.495이므로 0.05보다 큽니다. 즉, 등분산이 가정된 하에서 p값은 0.143입니다. t값은 1.530입니다. 또한 95% 신뢰구간이 -1.50~9.30으로 0을 포함하고 있습니다.
p=0.143 > 0.05
즉, H0을 기각하지 못합니다.
5. 결론
H0 : μ1=μ2 (단백질 함량의 평균에 차이가 없다.)
※┏ SAS : 유의수준 5% 하에서 p=0.1434 > 0.05 입니다.
┗ SPSS : 유의수준 5% 하에서 p=0.143 > 0.05 입니다.
즉, H0 : μ1=μ2 (단백질 함량의 평균에 차이가 없다.)

키워드

통계,   SAS,   SPSS,   T-TEST,   예제,   가설,   검정,   자료