[기초] 19. [R] 두 모분산의 비교

## 작성일: 2017.10.12

## 작성자: 춤추는 초코칩

## 참고문헌: R 실습으로 배우는 통계적 방법(2016, 박진표)

## 6장 두 집단 비교에 관한 추론

## 6.4 두 모분산의 비교

## 두 모집단의 산포도를 비교해야 하는 경우

## 두 모평균 비교에서도 두 집단의 분산이 같으냐 그렇지 않으냐에 따라 비교 방법이 달라진다.

## 예제. 두 제품의 모분산의 비가 같은지 비교

x <- c(46.6,48.9,48.3,49.2,51.6,52.4,56.7,49.7,48.7,55.8,56.8,50.1,48.6,42.7,55.6)

y <- c(54.9,42.5,51.0,54.0,49.8,48.8,45.3,62.3,54.5,60.9,50.4,46.2,40.9,46.1,51.3)

boxplot(x, y, names=c("Process 1", "Process 2"))

상자그림을 비교해 보면, 중심의 위치는 비슷해 보이며, 산포도는 1번 공정보다 2번 공정이 더 넓게 분포되어 있는 것을 볼 수 있다.

shapiro.test(x)

shapiro.test(y)

정규성 검정은 두 공정 모두 p값이 유의수준(0.05)보다 크므로 정규분포에서 추출한 것이라고 볼 수 있다.

var.test(x, y, ratio=1, alternative="two.sided", conf.level=0.95)

모분산비에 대한 점추정: 0.4395615

모분산비에 대한 구간추정: (0.1475738, 1.3092724)

모분산비에 대한 검정은 p값(0.1361)이 유의수준(0.05)보다 크므로 귀무가설을 수락한다.

두 공정에서 만드는 제품의 산포도에 차이가 있다고 할 수 있는 근거가 없다.