분포가 연속적이고 대칭적이지만 정규적일 필요가 없는 모집단의 평균에 대한 가설을 테스트합니다. 반드시 사용할 다형성 인스턴스를 수동으로 선택해야 합니다.

노트

분포가 연속적이고 오직 평균만 다른 두 모집단의 평균에 대한 가설을 검정합니다.


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입력/출력

  • c1ddbl.png 샘플 세트 x —

    샘플 세트 x는 첫번째 변수 x로부터 샘플된 데이터를 포함합니다.

  • c1ddbl.png 샘플 세트 y —

    샘플 세트 y는 두번째 변수 y로부터 샘플된 데이터를 포함합니다.

  • cdbl.png 유의수준 —

    유의수준은 샘플 세트 x와 샘플 세트 y를 기반으로 가설 검정 결과가 잘못되었을 확률을 지정합니다.

  • ci32.png 대립 가설 —

    대립 가설은 LabVIEW가 두 변수 모집단이 공통의 평균을 가진다는 귀무 가설을 거부할 때 받아들일 가설을 지정합니다.

    -1평균(x) < 평균(y)―첫번째 모집단의 평균이 두번째 모집단의 평균보다 작습니다.
    0평균(x) != 평균(y)―첫번째 모집단의 평균은 두번째 모집단의 평균과 같지 않습니다.
    1평균(x) > 평균(y)―첫번째 모집단의 평균이 두번째 모집단의 평균보다 큽니다.
  • ibool.png 귀무 가설 거부 —

    귀무 가설 거부는 잘못된 결론에 이를 확률인 유의수준으로 귀무 가설을 거부할지 여부를 나타냅니다.

    p 값이 유의수준보다 작거나 같은 경우, 귀무 가설 거부는 참을 반환합니다. 귀무 가설을 거부하고 대립 가설을 받아들입니다. p 값이 유의수준보다 크거나 같은 경우, 귀무 가설 거부는 거짓을 반환합니다. 귀무 가설을 받아들이고 대립 가설을 거부합니다.

  • idbl.png p 값 —

    p 값은 귀무 가설을 부정확하게 거부할 확률을 반환합니다.

  • ii32.png 에러 —

    에러는 VI로부터 모든 에러 또는 경고를 반환합니다. 에러를 [에러 코드를 에러 클러스터로] VI에 연결하여 에러 코드 또는 경고를 에러 클러스터로 변환할 수 있습니다.