Excel에서 비례 값에 대한 1-SP 테스트 수행

통계 테스트는 데이터 분석 및 해석에 필수적인 도구이며, 특히 정확한 결과가 중요한 생명공학 분야에서는 더욱 그렇습니다. 이 튜토리얼에서는 Excel에서 비율 값에 대한 단일 샘플 테스트를 수행하는 방법을 보여드리겠습니다. 이 방법은 특히 최근 연구에서 승인된 유효 성분의 비율이 과거에 비해 현저히 높아졌는지 확인하는 데 유용합니다. 바로 시작해 보겠습니다!

주요 결과

• 비율 값에 대한 1-SP 테스트를 수행하는 방법을 배웁니다.
• Excel을 사용하여 데이터를 분석하고 시각화합니다.
• 이 테스트는 승인된 활성 성분의 비율이 크게 개선되었는지 여부를 보여줍니다.

단계별 가이드

1단계: 작업 개요

먼저 과제를 주의 깊게 읽어보세요. 전년도에 활성 물질의 25%가 승인되지 않은 상황이 있습니다. 주어진 오차 확률 3%에서 이 비율이 크게 감소했는지 확인하는 것이 목표입니다.

현재 데이터에서 새로운 백분율 값을 결정하는 데 중점을 둡니다.

2단계: Excel에 데이터 입력하기

먼저 Excel 스프레드시트에 관련 데이터를 입력해야 합니다. 이렇게 하려면 관련 값을 셀에 복사합니다. 나중에 데이터를 쉽게 분석할 수 있도록 명확한 구조가 필수적입니다.

특히 허가된 유효 성분과 허가되지 않은 유효 성분의 수를 포함하여 필요한 모든 값을 입력했는지 확인하세요.

3단계: 성공률 계산

다음 단계에서는 성공률을 계산할 수 있습니다. "COUNT IF" 기능을 사용하여 승인된 활성 물질의 수와 승인되지 않은 활성 물질의 수를 확인합니다. 이는 데이터 시리즈에 "예" 또는 "아니오" 답변이 몇 개 있는지 계산하여 수행됩니다.

이 계산 결과는 샘플을 기준으로 승인된 활성 물질의 비율을 알려줍니다.

4단계: 가설 수립

이제 가설을 공식화합니다. 귀무 가설(H0)은 다음과 같습니다: 승인된 활성 물질의 비율은 25%(Theta_0 = 0.25)입니다. 반면에 대체 가설(H1)은 승인된 활성 성분의 비율이 25% 미만이라는 가설입니다.

이러한 가설은 가설 테스트를 수행하는 데 매우 중요합니다.

5단계: 정규 분포 테스트

정규 분포가 데이터에 적용되는지 확인하려면 기준( n \cdot TH_0 \cdot (1 - TH_0) )을 계산합니다. 이 기준은 정규 분포로 가정하려면 9보다 커야 합니다.

이 기준을 충족하면 테스트를 계속 진행할 수 있습니다.

6단계: 테스트 변수 계산하기

이제 조금 더 기술적인 부분이 생깁니다. 테스트 통계는 현재 비율 값과 예상 비율 값의 차이를 결정하고 이를 시그마 값으로 나누어 계산합니다.

시그마 값은 ( \frac{TH_0 \cdot (1 - TH_0)}{n}의 제곱근을 구하여 계산합니다. ). 모든 계산과 공식을 올바르게 입력했는지 확인하세요.

7단계: 사분위수 값 결정하기

다음 단계는 결과의 유의성을 평가하기 위해 사분위수 값을 결정하는 것입니다. α 오차가 3%라는 것은 귀무 가설을 기각하려면 사분위수 값이 -1.88 이하가 필요하다는 것을 의미합니다.

이 계산에는 정규 분포 표를 사용합니다.

8단계: 가설 테스트

이제 모든 값을 계산했으므로 테스트를 수행할 수 있습니다. 테스트 통계를 계산된 사분위수 값과 비교합니다. 테스트 변수가 사분위수 값보다 작으면 귀무 가설을 거부할 수 있습니다.

귀무가설을 거부하면 승인된 활성 물질의 비율이 크게 감소했음을 의미합니다.

9단계: 결과 해석하기

가설을 테스트한 후에는 결과를 해석하는 것이 중요합니다. 유의미한 결과는 승인된 활성 물질의 비율이 증가했음을 나타냅니다.

이는 제품의 성공과 더 높은 승인률을 반영하므로 생명공학 회사에게 매우 중요합니다.

요약

이 가이드에서는 Excel에서 비율 값에 대한 단일 샘플 테스트를 수행하는 방법을 배웠습니다. 데이터 입력 및 가설 생성부터 테스트 통계 계산 및 가설 자체 테스트까지 단계를 따랐습니다. 이 과정은 유효 성분의 승인률을 평가하는 데 매우 중요하며 제품 개발에 중요한 인사이트를 제공할 수 있습니다.