User manual - fx9860GSD_9860G

20050301
6-5 Tester
Z Test inneholder mange forskjellige standardbaserte tester. Disse gjør det mulig å teste
om et utvalg representerer populasjonen nøyaktig, når standardavviket for en populasjon
(for eksempel hele populasjonen for et land) er kjent fra tidligere tester.
Z-testing brukes til
markedsundersøkelser og opinionsundersøkelser, som må utføres regelmessig.
1-Utvalg
Z Test tester for det ukjente gjennomsnittet for en populasjon når standardavviket
for populasjonen er kjent.
2-Utvalg
Z Test tester likheten av gjennomsnittene for to populasjoner basert på uavhengige
utvalg når begge standardavvikene for populasjonene er kjent.
1-Prop
Z Test tester for en ukjent proporsjon av suksesser.
2-Prop
Z Test tester for å sammenligne proporsjonen av suksesser fra to populasjoner.
t Test tester hypotesen når standardavviket for populasjonen er ukjent. Hypotesen som er
motsatt av hypotesen som er bevist, kalles
nullhypotesen , mens hypotesen som er bevist,
kalles den
alternative hypotesen . t-testen brukes vanligvis til å teste nullhypotesen. Deretter
avgjøres det om nullhypotesen eller den alternative hypotesen skal brukes.
1-Utvalg
t Test tester hypotesen for ett enkelt ukjent gjennomsnitt for populasjon når
standardavviket i populasjonen er ukjent.
2-Utvalg
t Test sammenligner gjennomsnittene for populasjonene når standardavvikene
for populasjonene er ukjent.
LinearReg
t Test beregner styrken på den lineære tilknytningen til parvise data.
χ
2
Test tester hypotesen angående proporsjonen av utvalg som er inkludert i hver gruppe av
et antall uavhengige grupper. Den genererer hovedsakelig en krysstabell av to bestemmende
verdier (for eksempel ja og nei) og evaluerer disse variablenes uavhengighet. Den kan for
eksempel brukes til å evaluere forholdet mellom om en sjåfør har vært involvert i et
trafikkuhell eller ikke, og denne personens kunnskaper om trafikkregler.
2-Utvalg
F Test tester hypotesen for forholdet av utvalgsavvik. Den kan for eksempel brukes
til å teste de kreftfremkallende effektene av flere mistenkelige faktorer, for eksempel
tobakksbruk, alkohol, vitaminmangel, høyt inntak av kaffe, inaktivitet, dårlige levevaner osv.
ANOVA tester hypotesen om at gjennomsnittet for populasjonene i utvalgene er like, når
det finnes flere utvalg. Det kan for eksempel brukes til å teste om ulike kombinasjoner
av materialer har en effekt på kvaliteten og levetiden til et endelig produkt.
One-Way ANOVA brukes når det er én uavhengig variabel og én avhengig variabel.
Two-Way ANOVA brukes når det er to uavhengige variabler og én avhengig variabel.
6-5-1
Tester
20050301