분산에 대한 평균 분석의 예

일원 분석 플랫폼에서 ANOMV(분산에 대한 평균 분석)를 사용하여 분산의 차이를 검정합니다. 스프링 길이를 0.10인치 늘리기 위해 필요한 중량을 확인하기 위해 4가지 브랜드의 스프링을 테스트했습니다. 각 브랜드에서 6개의 스프링을 테스트했습니다. 또한 ANOMV 검정은 비정규성에 대해 로버스트하지 않으므로 데이터의 정규성을 확인했습니다. 이제 각 브랜드를 검토하여 브랜드 간에 변동성이 유의하게 다른지 여부를 확인하려고 합니다.

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Spring Data.jmp를 엽니다.

2. 분석 > X로 Y 적합을 선택합니다.

3. Weight를 선택하고 Y, 반응을 클릭합니다.

4. Brand를 선택하고 X, 요인을 클릭합니다.

5. 확인을 클릭합니다.

6. "일원 분석"의 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭하고 평균 분석 방법 > 분산에 대한 ANOM을 선택합니다.

7. "분산에 대한 평균 분석"의 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭하고 요약 보고서 표시를 선택합니다.

그림 6.12 분산에 대한 평균 분석 차트 

Brand 2의 표준편차는 결정 하한을 넘습니다. 따라서 Brand 2는 다른 브랜드보다 분산이 유의하게 낮습니다.

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