미니탭 예제

데이터 (lesson1_data.txt)를 복사하여 워드 프로세서에서 Minitab의 워크 시트에 붙여 넣을 수 있습니다 : 이제 사람들이 Minitab을 좋아하는 이유를 알 수 있습니다! 출력은 우리가 우리의 수단 막대 차트에 필요한 문자를 얻기 위해 더 이상 작업이 필요하지 않습니다. SAS에서 LSmeans의 차이 테이블에서 쌍별 비교 p-값을 얻었지만 여전히 문자를 해결해야합니다. 여기, 미니 탭은 우리를 위해 그것을 했다. Minitab Inc.의 서면 허가하에 게시됨: 위의 양방향 ANOVA의 출력을 제시합니다. 그러나 가정 섹션의 앞에서 설명한 가정에 대해 데이터를 테스트했어야 하므로 테스트할 때 생성된 Minitab 출력도 해석해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다. (b) 출력 미니탭은 정상성을 결정하기 위해 샤피로-윌크 테스트를 위해 생성됩니다. (c) 출력 Minitab은 분산의 균질성이 있는지 여부를 결정하기 위해 Levene의 테스트를 위해 생성됩니다. 또한 데이터가 이러한 가정에 실패한 경우 양방향 ANOVA 프로시저(즉, 위에서 설명한 출력)에서 얻은 출력이 더 이상 유효하지 않을 수 있으므로 실패할 때 생성되는 Minitab 출력을 해석해야 합니다. 이에는 다른 결과가 포함됩니다. 양방향 ANOVA에 대한 Minitab 16 출력은 다음과 같습니다: 예를 들어 양방향 ANOVA를 사용하여 스트레스 수준에서 신체 활동 수준과 성별 간의 상호 작용이 있는지 여부를 이해할 수 있습니다(즉, 종속 변수는 “스트레스 점수”가 될 수 있음) 연속적인 규모로 측정하고, 독립적 인 변수는 세 그룹이 “신체 활동 수준”이 될 것입니다 – “낮은”, “중간”과 “높은”- 그리고 “성별”, 이는 두 그룹이있는 : “남성”과 “여성”). 또는 양방향 ANOVA를 사용하여 어린이의 혈중 콜레스테롤 농도에 대한 신체 활동 수준과 성별 간의 상호 작용이 있는지 여부를 이해할 수 있습니다 (즉, 의존 적 변수는 “혈중 콜레스테롤 농도”가 될 것입니다. mmol/L에서 연속적인 규모로 측정되며, 독립 변수는 “신체 활동 수준”이며, 세 그룹(“낮음”, “보통”, “높음”) 및 “성별”이 있으며, 두 그룹(“남성”과 “여성”)이 있습니다.

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