상관관계와 차이점은 무엇인가요?

1. 단어의 다양한 의미

상관관계는 두 변수 사이의 연관성 정도를 나타냅니다.

차이는 차이, 차이를 뜻합니다.

유의성(통계적 유의성이라고도 함)은 귀무가설이 참인 경우 귀무가설을 기각하는 데 드는 위험 수준을 말하며 확률 수준 또는 유의 수준이라고도 합니다.

2. 다양한 기능

관련성은 기업이 제공하는 회계 정보가 재무제표 이용자의 경제적 의사결정 요구와 관련이 있어야 하며 재무제표 이용자가 다음을 수행하는 데 도움이 되어야 함을 의미합니다. 기업의 과거와 미래를 이해하고 현재 또는 미래 상황에 대해 평가하거나 예측합니다.

차이는 각 유닛의 구조가 차이가 나는 정도(낮음에서 높음으로), 시간의 가로축에서 멤버들이 위치하는 위치가 차이가 나는 정도(짧음에서 길게), 관리자와 다른 사람들의 입장(폭정에 대한 관용), 그리고 작업 환경에 대한 구성원들의 인식 차이(확실한 것부터 불확실한 것까지) 정도.

돌출성의 의미는 두 집단의 태도 차이가 우연적 요인의 영향보다는 체계적 요인에 기인한다는 것입니다. 두 그룹 사이의 차이에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인들은 모두 통제했다고 가정합니다. 따라서 나머지 설명은 우리가 추론한 요인이고, 이 요인은 100% 보장할 수 없으므로 유의성이라는 일정한 확률값이 있습니다. 수준 ( 상당한 수준). 확장 정보

유의성 검정 방법 - Mann-Whitney 검정?

Mann-Whitney 순위 합계 검정: 두 모집단을 제외하고 두 표본이 동일한 표본에서 추출되었다고 가정합니다. , 목적은 두 모집단의 평균에 유의미한 차이가 있는지 테스트하는 것입니다. (분포에는 차이가 있습니다.)

비모수적 테스트: 조건이 상대적으로 까다롭지 않으며 정규 분포와 등분산이 필요하지 않습니다. 여전히 독립적인 무작위 표본과 관측값이 필요합니다. Mann-Whitney 검정에는 표본 크기나 표본 분포에 대한 요구 사항이 없습니다. (데이터는 순차적 데이터여야 합니다.) 표본 크기는 7보다 커야 합니다. 그렇지 않으면 효율성이 매우 낮아집니다. 확실히 5%보다 높을 겁니다.

Mann-Whitney 검정은 데이터가 특정 분포에 적합하다고 가정하지 않지만 두 분포가 동일할 것을 요구합니다. 두 그룹의 분포가 상당히 다른 경우 유사하게 만들기 위해 데이터 변환이 필요할 수 있습니다.