이분산성 검정의 예
계량형 차트 플랫폼을 사용하여 서로 다른 그룹의 분산이 통계적으로 다른지 여부를 검정합니다. 이 예에서는 세 명의 작업자가 각각 10개 부품을 세 번씩 측정하여 총 90개의 관측값이 있습니다. 다음 내용을 검토하려고 합니다.
• 각 작업자에 대한 측정값의 분산이 동일한지 여부
• 각 부품에 대한 분산이 동일한지 여부
• 각 작업자*부품 조합에 대한 분산이 동일한지 여부
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Variability Data/2 Factors Crossed.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 품질 및 공정 > 계량형/계수형 게이지 차트를 선택합니다.
3. Measurement를 선택하고 Y, 반응을 클릭합니다.
4. Operator를 선택하고 X, 그룹화를 클릭합니다.
5. part#을 선택하고 부품, 표본 ID를 클릭합니다.
6. (선택 사항) "난수 시드값 설정" 옆에 "1234"를 입력합니다.
7. 확인을 클릭합니다.
8. "Measurement에 대한 계량형 게이지 분석"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 이분산성 검정을 선택합니다.
9. 교차를 선택합니다.
10. 확인을 클릭합니다.
그림 6.10 이분산성 검정 보고서
"Operator 분산 검정"에서 모든 수준이 결정 한계를 초과합니다. "part# 분산 검정"에서는 결정 한계를 초과하는 수준이 없습니다. 이러한 그림은 표준편차를 기준으로 합니다. 여기에서 작업자(Operator) 표준편차는 해당 그룹 평균 표준편차와 다르지만 부품(part) 표준편차는 그렇지 않다는 결론을 내릴 수 있습니다. 즉, 작업자의 분산은 다른 작업자와 다르지만 각 부품의 분산은 다른 부품과 비슷합니다.
교호작용(Operator*part#) 분산 검정의 경우 표준편차가 결정 한계에 속하는 몇 가지 조합이 있습니다. 대부분의 Operator*part# 조합은 다른 Operator*part# 조합과 비슷한 분산을 갖지만 결정 한계에 가까운 조합을 검토해 볼 수 있습니다.