Excel에서 예상 값의 1-SP 테스트 성공

통계 테스트는 데이터 분석과 의사 결정의 핵심 요소입니다. 특히 생명공학 분야에서는 활성 물질의 성공률에 대한 가설을 테스트하는 것이 중요할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Excel에서 분산이 알려진 예상값에 대한 1-SP 테스트(1-SP 테스트) 를 효율적으로 수행하는 방법을 알아봅니다.

주요 결과

이 가이드는 다음과 같이 설명합니다:

• 1-SP 테스트의 이론적 기초.
• Excel에서 테스트를 수행하는 단계.
• 결과의 해석.

데이터 준비하기

Excel에서 1-SP 테스트를 수행하려면 먼저 관련 데이터가 필요합니다. 이 예에서는 활성 성분의 성공률을 분석하는 상황을 가정합니다. 평균 성공률은 59%, 표준 편차는 19로 알려져 있습니다. 먼저 Excel 스프레드시트에 데이터를 입력해야 합니다.

나중에 액세스할 수 있도록 데이터가 열로 정리되어 있는지 확인하세요. 명확한 개요는 개별 단계를 더 쉽게 이해하는 데 도움이 됩니다.

테스트 개요

1-SP 테스트는 평균 성공값이 지정된 값과 크게 다른지 확인하는 데 사용됩니다. 이 경우 59%의 성공률을 향후에 크게 높일 수 있는지 여부를 확인합니다.

가설 수립

테스트를 위해 세우는 가설은 매우 중요합니다:

• 귀무 가설(H0): 실제 기대값은 59(σ = 59%)입니다.
• 대안 가설(H1): 실제 기대값이 59%보다 큽니다.

가설을 세울 때는 정확히 무엇을 테스트해야 하는지, 그리고 이것이 상황에 어떻게 나타나는지에 초점을 맞춰야 합니다.

귀무 가설과 대안 가설은 다음 계산의 기초가 되므로 그 차이를 명확히 인식하는 것이 중요합니다.

샘플 수집하기

테스트를 위해 500개의 활성 성분 샘플을 채취합니다. 샘플의 선택은 대표성이 있어야 하며, 적절한 방법을 통해 결과가 전체 모집단에 현실적으로 적용될 수 있도록 해야 한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

테스트를 위해 먼저 산술 평균을 계산합니다. 이 작업은 Excel에서 적절한 공식을 사용하면 쉽게 수행할 수 있습니다.

테스트 변수 계산하기

1-SP 테스트의 테스트 변수는 다음 공식에 의해 결정됩니다.

[ Z = \frac{\bar{x} - \mu_0}{\sigma/\sqrt{n}} ]입니다.

여기서 (\bar{x})는 샘플의 평균값, (\mu_0)은 가정된 평균값(이 경우 59), (\sigma)는 표준편차(이 경우 19), (n)은 샘플 수(500)를 나타냅니다.

수식에 값을 입력한 후 검정 통계를 계산하여 유의한지 여부를 결정합니다.

임계값 결정하기

유의 수준이 1%(0.01)인 경우 임계값을 읽거나 계산해야 합니다. 이 작업은 Excel에서 NORM.S.INV 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다.

공식은 다음과 같습니다:

[ \text{NORM.S.INV}(1 - \alpha) ]입니다.

여기서 (\알파)는 유의 수준(0.01)입니다. 결정된 값은 테스트 변수와 비교하기 위한 기준으로 사용됩니다.

테스트 수행

이제 테스트 통계와 임계값을 모두 얻었으므로 두 값을 비교합니다:

• 검정 통계가 임계값보다 크면 귀무 가설이 기각됩니다.
• 그렇지 않으면 귀무 가설을 거부할 수 없습니다.

이 경우 검정 통계가 8.4로 임계값인 2.33을 초과합니다. 따라서 귀무 가설을 거부할 수 있습니다. 이는 성공률이 크게 향상되었음을 나타냅니다.

결과 해석

테스트를 수행하고 결과를 얻은 후에는 명확한 맥락에서 결과를 해석해야 합니다. 귀무가설을 거부한다는 것은 테스트한 새로운 값이 과거와 크게 다르다는 것을 의미합니다(이 경우 59%).

이 정보는 조직의 전략적 의사 결정에 매우 중요한 정보입니다. 성공률 향상을 위한 노력이 효과적이었다는 것을 확인시켜 줍니다.

요약

이 튜토리얼에서는 Excel에서 예상 값에 대한 1-SP 테스트를 수행하는 방법을 배웠습니다. 사례 연구를 사용하여 가설 설정부터 데이터 계산 및 결과 해석에 이르는 단계를 따라갈 수 있었습니다. 이 지식은 과학적 분석뿐만 아니라 회사에서 실무에 적용하는 데에도 유용합니다.