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ing)
summary(downloading_fit)
TukeyHSD(downloading_fit)
tukey.test = TukeyHSD(downloading_fit)
plot(tukey.test)
【 Python 】
(1) 세 가지 시간대별로 다운로드에 걸리는 시간이 다른지 분석하시오.
Python 출력화면
결과설명 (R에서 수행한 결과와 같은 내용에 대한 언급은
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Tukey estimate of power to which observations
must be raised to achieve additivity = .5599
Hotelling's T-Squared = 73.7778 F = 11.6491 Prob. = .0001
Degrees of Freedom: Numerator = 5 Denominator = 15
Reliability Coefficients 6 items
Alpha = .7659 Standardized item alpha = .7783
Tukey 통계량에 대하여
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icant Difference 13.299
Means with the same letter are not significantly different.
t Grouping Mean N p
A 66.167 6 1
B 43.167 6 2
B
C B 42.667 6 3
C B
C B 38.667 6 4
C
C 29.833 6 5
The SAS System 16:28 Tuesday, May 21, 2002 70
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for y
NOTE: This t
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Tukey와 Scheffe를 설정하여 분석해 본다.
평균차
(I-J)
표준
오차
유의
확률
95% 신뢰구간
(I) 연령
(J) 연령
하한값
상한값
Tukey HSD
20대
30대
.850(*)
.132
.000
.504
1.196
40대 이상
.483(*)
.132
.007
.137
.829
30대
20대
-.850(*)
.132
.000
-1.196
-.504
40대 이상
-.367(*)
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M 4.0 M 4.8 M 4.0
A 4.8 A 5.0 A 4.8
K 5.0 K 5.2 K 5.6
L 4.6 L 4.6 L 5.0
;
run;
proc anova data=ex1;
class type;
model y=type;
means type / lsd tukey;
run;
-> tukey 방법에서는 흑연 칠 M은 K와 A에 비해 측정값이 유의하게 낮은 것으로 나타났다.
5.2
(1)
품종
평균
A
B
C
D
E
밭
1
46
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