a. A 회사의 카메라를 B 회사에서 사용하고 있다.
b. B 회사는 차량 OEM 으로 Left, Right Mirror에 A 회사의 카메라를 사용하고 있다.
c. 그런데 Right Mirror 에서 각도의 편차가 Spec을 벗어 나는 것을 확인하였다.
d. 하지만 Left 에서는 각도의 편차가 Spec을 벗어나지 않았다.
e. 이 내용을 증명하기 위해서 Minitab 을 사용하였다.
f. 2 표본 t 검증 사용하였다.
g. Test 결과는 아래와 같았다.
i. 직접 해석하자면 (1/2)
Left1 과 Left2 에 대해서 각각 수량, 평규, 표준편차를 보여준다.
평균의 표준오차는 익숙하지 않은 개념인데
평균의 표준 오차는 표본 간의 변동성을 추정하는 반면, 표준 편차는 단일 표본 내의 변동성을 측정합니다.
를 의미하며
평균의 표준 오차를 사용하여 표본의 평균이 모평균을 얼마나 정확하게 추정하는지 확인할 수 있습니다. 평균의 표준 오차의 하한 값은 모집단 평균의 더 정확한 추정치를 나타냅니다. 일반적으로, 표준 편차가 클수록 평균의 표준 오차가 더 크고 추정치가 덜 정확합니다. 표본 크기가 클수록 평균의 표준 오차가 더 작고 추정치가 더 정확하게 됩니다.
이라고 합니다.
그러면 궁금한 것은 표준오차가 어느정도 되어야 믿을 수 있는 것인가 인데 이부분은 남겨두고
j. 귀무 가설과 대립 가설
연구에서 검증하는 가설을 귀무가설이라고 하고 이와 대립되는 가설을 대립 가설이라고 한다.
P 값이 알파값(보통 0.05)보다 작으면 이 귀무가설을 따르지 않는다고 하고 알파값 보다 크면 귀무가설을 따른다고 한다.
k. 위에서는 귀무가설은 두 그룹의 평균이 0.01 차이가 난다(0.01이내로)
이때의 P 값은 Left 가 0.035 으로 귀무가설을 채택하지 않는다.
이때의 P 값은 Right 가 01.00 으로 귀무가설을 채택 한다.
