지금 내 상태...ㄷㄷㄷ

1. t-test?

• 모집단의 분산이나 표준편차를 알지 못할 때,
• 두 집단(또는 한 집단)의 평균 차이가 통계적으로 유의미한지 검정하는 통계 분석 기법
• 표본 수가 작거나(보통 n <= 30) 정규성을 만족할 때 사용
• 종류: 1-표본, 독립표본, 대응표본

2. 종류 및 특징

1) 1-표본 (One-sample t-test)

• 한 집단의 평균값이 특정 기준값과 차이가 있는지 검정

2) 독립표본 (Independent samples t-test)

• 서로 다른 두 집단(ex. 남녀, 치료군/대조군)의 평균 차이를 비교

3) 대응표본 (Paired samples t-test)

• 동일한 집단의 사전-사후(Before-After) 변화량 등 짝을 이룬 데이터를 비교

3. t-test 수행 절차

1) 가설 설정

• 귀무가설(두 집단의 평균은 같다)과 대립가설(두 집단의 평균은 다르다)을 정의

2) 가정 확인

• 데이터가 정규분포를 따르는지 확인

3) t-value 계산

• 표본 평균의 차이를 표준 오차로 나눈 값으로
• 이 값이 클수록 두 집단 간 평균 차이가 유의미할 가능성이 높음

4) p-value 확인

• p-value가 유의수준(보통 0.05)보다 작으면 귀무가설을 기각하고 차이가 있는 것으로 판단

4. 주의사항

• 데이터는 정규성을 만족해야 함
• 독립표본 t-검정 시, 두 집단의 분산이 같은지(등분산성) 다른지에 따라 다른 t-검정 공식을 적용해야 함
  ** 등분산성: 모든 확률 변수가 동일한 유한 분산을 가질 때를 말함

by Heidi J. 꼬꼬마 데분가💜