통계 및 품질 향상을 위한 팁과 기법

품질 개선 프로젝트, 연구 등에서 Minitab 소프트웨어를 사용하는 방법에 대한 블로그 게시물과 기사

P값은 T-검정부터 회귀 분석까지 다방면으로 활용됩니다. 또한 가설 검정의 통계적 유의성을 판단하기 위해 P값을 사용해야 한다는 것은 널리 알려진 사실입니다. 실제로 P값이 논문의 발표 여부와 프로젝트의 자금 지원 여부를 판가름하기도 합니다.

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통계를 사용하는 사람들은 대부분 비모수 분석보다는 모수 분석을 많이 접합니다. 비모수 검정은 데이터가 특정한 분포를 따른다고 가정하지 않으므로 무분포 검정이라고도 합니다.

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t-검정은 간편하게 평균을 비교할 수 있는 통계 가설 검정입니다. 1-표본 t-검정을 사용하면 표본 평균을 가설값이나 목표값과 비교할 수 있으며, 2-표본 t-검정을 사용하면 두 집단의 평균을 비교할 수 있습니다. 또한 쌍체 t-검정을 사용하면 관찰 결과가 연결된 2개 집단(예: 전과 후)을 비교할 수 있습니다.

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분산 분석(ANOVA)을 통해 집단 3개 이상의 평균이 서로 다른지 확인할 수 있습니다. 분산 분석은 F-검정을 사용하여 평균의 동질성 통계적으로 검정합니다. 이 게시물에서는 일원 분산 분석 예시를 통해 분산 분석과 F-검정의 원리를 설명합니다.

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만약 여러분이 통계학자가 아니라면, 수많은 통계 결과를 봤을 때 마치 이상한 나라의 앨리스가 된 듯한 기분을 느낄 수도 있습니다. 신비로운 유령들이 불쑥 나타나는 환상의 세계로 갑자기 빨려 들어간 것처럼 말이죠.  

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P값에 관한 잘못된 해석은 많은 문제를 야기합니다. 이러한 문제는 이미 제 동료인 Jim Frost가 자세히 소개한 적이 있기 때문에 이 글에서 다시 언급하지는 않겠습니다. 그럼에도 불구하고 P값은 여전히 결과의 통계적 유의성을 결정하는 데 가장 많이 사용되는 도구입니다. 

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