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일반적인 t-test 보고서 만들기

일반적인 학생 t-test 보고서에는 Group StatisticsIndependent Samples Test 결과가 있는 테이블이 포함될 수 있습니다.

다음 섹션에서는 두 개별 샘플 그룹 ObservationComparison에 적용되는 Qlik Senset-test 함수를 사용하여 이러한 테이블을 만들겠습니다. 이 샘플에 해당하는 테이블은 다음과 같습니다.

그룹 통계
Type N Mean Standard Deviation Standard Error Mean
Comparison 20 11.95 14.61245 3.2674431
Observation2027.1512.5079972.7968933
독립 샘플 테스트
Type conf t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Standard Error Difference 95% Confidence Interval (Lower) 95% Confidence Interval (Upper)
Equal Variance not Assumed 0 3.534 37.116717335823 0.001 15.2 4.30101 6.48625 23.9137
Equal Variance Assumed8.7069393.534380.00115.24.301016.4930623.9069

샘플 데이터 로딩

다음과 같이 하십시오.

  1. 새 시트로 새 앱을 만듭니다.
  2. 데이터 로드 편집기에서 다음을 입력합니다.

    Table1:
    Crosstable (Type, Value)
    Load recno() as ID, * inline [
    Observation|Comparison
    35|2
    40|27
    12|38
    15|31
    21|1
    14|19
    46|1
    10|34
    28|3
    48|1
    16|2
    30|3
    32|2
    48|1
    31|2
    22|1
    12|3
    39|29
    19|37
    25|2 ] (delimiter is '|');

    이 로드 스크립트에서는 crosstable에 3개의 인수가 필요하기 때문에 recno()가 포함됩니다. 따라서 recno()는 간편하게 추가 인수를 제공합니다(이 경우, 각 행의 ID). 생략하는 경우, Comparison 샘플 값이 로드되지 않습니다.

  3. 아이콘 run script 을 클릭하여 데이터를 로드합니다.

Group statistics 테이블 만들기

다음과 같이 하십시오.

  1. 데이터 로드 편집기에서 범위를 클릭해서 앱 보기로 이동한 후 이전에 만든 시트를 클릭합니다.

    그러면 시트 뷰가 열립니다.

  2. 시트 편집을 클릭하여 시트를 편집합니다.
  3. 차트에서 표를 추가하고 필드에서 Type차원으로 표에 추가합니다.

  4. 다음 표현식을 측정값으로 추가합니다.

    표현식 예
    레이블 표현식
    N Count(Value)
    Mean Avg(Value)
    Standard Deviation Stdev(Value)
    Standard Error Mean Sterr(Value)
  5. 정렬을 클릭하고 Type이 정렬 목록 맨 위에 있는지 확인합니다.

결과:

이 샘플에 해당하는 Group statistics 테이블은 다음과 같습니다.

그룹 통계
TypeNMeanStandard DeviationStandard Error Mean
Comparison2011.9514.612453.2674431
Observation2027.1512.5079972.7968933

Independent sample test 테이블 만들기

다음과 같이 하십시오.

  1. 시트 편집을 클릭하여 시트를 편집합니다.
  2. 차트에서 다음 표현식이 포함된 표를 차원으로 표에 추가합니다. =ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)) 레이블을 Type으로 지정합니다.

  3. 다음 표현식을 측정값으로 추가합니다.

    표현식 예
    레이블 표현식
    conf if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_conf(Type, Value),TTest_conf(Type, Value, 0))
    t if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_t(Type, Value),TTest_t(Type, Value, 0))
    df if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_df(Type, Value),TTest_df(Type, Value, 0))
    Sig. (2-tailed) if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_sig(Type, Value),TTest_sig(Type, Value, 0))
    Mean Difference TTest_dif(Type, Value)
    Standard Error Difference if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_sterr(Type, Value),TTest_sterr(Type, Value, 0))
    95% Confidence Interval (Lower) if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0))
    95% Confidence Interval (Upper) if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0))

    결과:

    독립 샘플 테스트
    Type conf t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Standard Error Difference 95% Confidence Interval (Lower) 95% Confidence Interval (Upper)
    Equal Variance not Assumed 0 3.534 37.116717335823 0.001 15.2 4.30101 6.48625 23.9137
    Equal Variance Assumed8.7069393.534380.00115.24.301016.4930623.9069

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