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문제 정의
- 이제 위의 결과들을 사용하여 “분산-평균-결합검정''의 제 1종의 오류를 정해진 유의수준인 이하로 하는 (3)과 를 결정하는 방법을 생각하여 보자. 이를 위해서는 Pri과 Pr2 각각을 a* 이하로, 즉, max(Pri, Pr2)<a*로 한면 된다’
- 본 논문에서는 “분산-평균-결합검정”의 제 1종의 오류를 분산 동질성 검정의 유의 수준과 평균차이 검정의 유의 수준로 표현하고 이를 통하여 “분산-평균-결합검정”의 유의 수준을 정해진 a 이하로 하는 절차에 대하여 논의 한다.
- 하지만 이 경우 “분산-평균-결합검정''의 제 1종의 오류가 잘 알려져 있지 않은 어 려움이 있다. 본 논문에서는 표본의 수가 충분하다는 전제하에 표본 수의 비와 표본 분산비의 조합에 따라 제 1종 오류의 근사적 인 상한을 계산하고 이를 목적하는 유의수준 이하로 제어하는 절차를 제안 하였다. 또 실험연구를 통하여 제안된 절차가 기존의 Moser 등 (1989)의 절차의 적용에 있어 제 1종의 오류가 잘 제어 되지 않는 경우에 대한 대안을 제시함을 확인 하였다.
- 그리고 Moser와 Stevens (1992)의 경우 두 집단 평균 차이 검정 시, 사전 분산에 대한 검정의 필요성과 등 분산가정의 특별한 강조는 문제가 될 수 있다하였다. 추가적으로 기초 통계 수업시간에 두 집단 평균 차이 검 정을 쉽게 가르치는 방법에 대하여 논의하였다.
가설 설정
- 2. 이 기각될 경우, 유의 수준 (Z2에서 j 검정 통계량을 이용하여 가설를 검정한다.
- 3.이 채택된 경우, 유의 수준(Z2에서 Teq 검정 통계량을 이용하여 가설 Ho를 검정한다.
- 먼저 본 실험의 경우 일반성을 잃지 않은 상태에서 /이 药 보다 큼을 가정하고 있음을 기 억하기 바란다. 첫 째 nt 이 보다 큰 경우 Moser 등 (1989)의 제 1종의 오류의 확률이 지정된 유의수준 0.
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