Excel에서 분산 비율 테스트를 수행하는 방법

분산 비율 테스트는 두 모집단 분산이 같은지 여부를 테스트하는 데 사용됩니다.

이 테스트에서는 다음과 같은 귀무가설과 대립가설을 사용합니다.

• H ₀ : 모집단 분산이 동일함
• H _A : 모집단 분산이 동일하지 않습니다.

이 테스트를 수행하기 위해 다음 테스트 통계를 계산합니다.

F = 초 ₁ ² / 초 ₂ ²

금:

• s ₁ ² : 첫 번째 그룹의 표본 분산
• s ₂ ² : 두 번째 그룹의 표본 분산

이 F-검정 통계량에 해당하는 p-값이 특정 임계값(예: 0.05)보다 낮으면 귀무 가설을 기각하고 모집단 분산이 동일하지 않다는 결론을 내립니다.

다음 단계별 예에서는 Excel에서 분산 비율 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

1단계: 데이터 입력

두 개의 서로 다른 식물 종의 높이 변화가 동일한지 알고 싶다고 가정해 보겠습니다.

이를 테스트하기 위해 우리는 각 종에서 15개 식물의 단순 무작위 표본을 수집합니다.

먼저 각 종의 키를 입력합니다.

2단계: F-검정 통계량 계산

다음으로 F-검정 통계량을 계산하기 위해 E1 셀에 다음 수식을 입력합니다.

 =VAR.S( A2:A16 )/VAR.S( B2:B16 ) 

F 검정 통계량은 0.437178 로 나타났습니다.

3단계: P-값 계산

다음으로, F 검정 통계량에 해당하는 p-값을 계산하기 위해 E2 셀에 다음 수식을 입력합니다.

 =F.DIST( E1 , COUNT( A2:A16 )-1, COUNT( B2:B16 )-1, TRUE)*2 

참고 : 공식에서는 끝에 2를 곱하여 양측 p-값을 생성합니다.

p-값은 0.133596 으로 나타났습니다.

이 검정의 귀무 가설과 대립 가설을 떠올려 보겠습니다.

• H ₀ : 모집단 분산이 동일함
• H _A : 모집단 분산이 동일하지 않습니다.

테스트의 p-값 (.133596) 이 0.05 이상이므로 귀무 가설을 기각할 수 없습니다.

이는 두 종 사이의 식물 높이 차이가 동일하지 않다는 결론을 내릴 수 있는 충분한 증거가 없음을 의미합니다.

추가 리소스

다음 자습서에서는 Excel에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Excel에서 상관관계 테스트를 수행하는 방법
Excel에서 Welch의 t-검정을 수행하는 방법
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