일반적인 t-test 보고서 만들기
일반적인 학생 t-test 보고서에는 Group Statistics 및 Independent Samples Test 결과가 있는 테이블이 포함될 수 있습니다.
다음 섹션에서는 두 개별 샘플 그룹 Observation 및 Comparison에 적용되는 Qlik Senset-test 함수를 사용하여 이러한 테이블을 만들겠습니다. 이 샘플에 해당하는 테이블은 다음과 같습니다.
Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
---|---|---|---|---|
Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |
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 Assumed | 8.706939 | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 |
샘플 데이터 로딩
다음과 같이 하십시오.
- 새 시트로 새 앱을 만듭니다.
-
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.
- 아이콘 을 클릭하여 데이터를 로드합니다.
Group statistics 테이블 만들기
다음과 같이 하십시오.
-
데이터 로드 편집기에서 를 클릭해서 앱 보기로 이동한 후 이전에 만든 시트를 클릭합니다.
그러면 시트 뷰가 열립니다.
- 시트 편집을 클릭하여 시트를 편집합니다.
-
차트에서 표를 추가하고 필드에서 Type을 차원으로 표에 추가합니다.
-
다음 표현식을 측정값으로 추가합니다.
표현식 예 레이블 표현식 N Count(Value) Mean Avg(Value) Standard Deviation Stdev(Value) Standard Error Mean Sterr(Value) - 정렬을 클릭하고 Type이 정렬 목록 맨 위에 있는지 확인합니다.
결과:
이 샘플에 해당하는 Group statistics 테이블은 다음과 같습니다.
Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
---|---|---|---|---|
Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |
Independent sample test 테이블 만들기
다음과 같이 하십시오.
- 시트 편집을 클릭하여 시트를 편집합니다.
-
차트에서 다음 표현식이 포함된 표를 차원으로 표에 추가합니다. =ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)) 레이블을 Type으로 지정합니다.
-
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 Assumed 8.706939 3.534 38 0.001 15.2 4.30101 6.49306 23.9069