2 variances test(두 표본 분산검정)를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있다.
  • 두 그룹의 분산 또는 표준 편차가 서로 다른지 여부 확인
  • 두 그룹의 분산 또는 표준 편차의 모집단 비율을 포함할 가능성이 있는 값의 범위 계산

2 variances test(두 표본 분산검정)는 등분산 가정을 검증하는데 유용하며 다음과 같이
품질개선 프로젝트 수행시에도 유용하게 사용할 수 있다.
  - 부분군 내 분산을 부분군 간 분산과 비교
  - 품질개선 프로그램을 구현하기 전과 구현한 후의 공정의 분산을 비교
 
 

 
 
2 variances test(두 표본 분산검정)에 대한 가설은 다음과 같다.

  • 귀무가설, H₀: σ₁ / σ₂ = K 첫 번째 모집단 표준편차(σ₁)와 두 번째 모집단 표준편차(σ₂) 간의
     비율이 귀무가설에서의 비율(K)과 같다. 
  • 대립 가설 다음 중 하나를 선택한다.
     - H₁: σ₁ / σ₂ ≠ K 첫 번째 모집단 표준편차(σ₁)와 두 번째 모집단 표준편차(σ₂) 간의
       비율이 귀무가설에서의 비율(K)과 같지 않다. 
     - H₁: σ₁ / σ₂ > K 첫 번째 모집단 표준편차(σ₁)와 두 번째 모집단 표준편차(σ₂) 간의
       비율이 귀무가설에서의 비율(K)보다 크다. 
     - H₁: σ₁ / σ₂ > K 첫 번째 모집단 표준편차(σ₁)와 두 번째 모집단 표준편차(σ₂) 간의
       비율이 귀무가설에서의 비율(K)보다 작다. 
 
 

 

예를 들어, 한 자동차 제조회사의 관리자들이 캠축 협력업체를 새 업체(A 업체)로
바꿀 것인지 여부를 결정한다고 가정해보자. A 업체는 자신들이 생산하는 캠축이
현재 협력업체(B 업체)보다 지름의 분산이 더 적다고 주장하고 있다. 안전 법규에서
캠축의 지름에 대한 규격 한계를 엄격하게 규정하기 때문에 캠축 지름의 분산이
더 적은 업체를 선정해야 한다.

분산을 검정하는 경우에는 가설의 표준편차(σ)를 분산(σ²)으로 대체한다.