정상제품과 불량제품 쿠킹온도 요인에
평균의 차이가 있는지 가설검정을 하는데
불량제품은 1074건이 있고
정상은 2만건정도 데이터가 있습니다.
질문1.
이때 표본수를 똑같이 둘 다 1074로 맞춰야하는지
아니면 1074와 2만건으로 가설검정을 해봐야하는지 잘 모르겠습니다.
질문2.
표본수를 달리했을때 결과가 다르게 나오는데
위의 코드가 정상 2만건 불량 1074건
아래 코드가 정상 불량 모두 1074건인데
pvalue가 달리 나와서 이럴땐 어느걸 따르는게 맞는지 모르겠습니다.
알려주시면 감사하겠습니다!
데이터 수를 굳이 줄일 필요가 없는데, 저 함수가 무엇에 대한 함수인지 정확히 모르니 왜 저런 결과값이 나왔는지 모르겠네요
1. 표본수 맞출 필요 없음 2. 2만개중에서 천개뽑는데 한쪽으로 쏠리게 뽑으면 p값이 엄청 크거나 작을것 정상2만개 불량천개로 평균비교하면 되겠음
감사합니다!
표본수에 관해서는 윗분들 말씀에 동의합니다. 한가지 첨언하고 싶은것은 지금 Y=쿠킹온도, X=정상 혹은 불량으로 분석을 하신 것 같은데요. 제 생각에는 쿠킹온도가 주어져있고, 주어진 쿠킹온도에 따라서 제품의 정상/불량이 랜덤하게 결정되는 것이기 때문에 X를 쿠킹온도, Y를 정상/불량으로 해서 로지스틱 회귀분석을 하는 것도 고려해볼만한 것 같네요.
Y가 정상/불량이고 X가 쿠킹온도입니다! 로지스틱 회귀분석도 공부해보겠습니다