[통계] 여러가지 분석/검정 총정리 ⭐️

종속변수가 범주형일 때

종속변수가 연속형일 때

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z검정

• 데이터가 정규분포를 따를 때 (모수적 검정)
• 표본 데이터가 충분히 클 때 (N >= 30)
• 모집단의 분산 혹은 표준편차를 알고 있을 때

표본의 개수가 30개 미만이지만 모집단의 표준편차를 안다면 Z분포를 바탕으로 신뢰구간 구해야 함

t검정

• 데이터가 정규분포를 따를 때 (모수적 검정)
• 표본 데이터가 작을 때 (N < 30)
• 모집단의 분산 혹은 표준편차를 모를 때

표본의 개수가 30개 미만이고 모집단의 표준편차도 모른다면 t분포를 바탕으로 신뢰구간을 구해야 함
stats.t.interval()

📍 가설 예시
귀무가설 $H_0$: A 집단과 B 집단에는 차이가 없다.
대립가설 $H_0$: A 집단과 B 집단에는 차이가 있다.

[통계] 통계학 기초 2주차 (5) 스튜던트 t 분포
[통계] 통계학 기초 3주차 (3) t검정
[통계] t 분포 | 이표본 t 검정

카이제곱 검정

1. 적합도 검정: 관찰된 분포가 기대하는 분포와 일치하는지 (일표본 - 표본과 주어진 분포)
2. 독립성 검정: 두 범주형 데이터 간의 연관성이 있는지 (이표본)
3. 동질성 검정: 두 집단의 분포가 동일한지 (이표본 - 그룹1 표본과 그룹2 표본)

[통계] 통계학 기초 3주차 (5) 카이제곱 검정
[통계] 통계학 기초 2주차 (6) 카이제곱 분포
[통계] 범주형 변수 분석 : one-way , two_way

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정규성 검정

• 데이터가 정규 분포를 따르는지 검정
• $H_0$: 데이터가 정규분포를 따른다.
• $H_1$: 데이터가 정규분포를 따르지 않는다.

[통계] 통계 검정 | 검정과 오류 | 2표본 검정 절차

등분산 검정

• 두 집단의 분산이 같은지 검정
• $H_0$: 두 집단의 분산이 같다.
• $H_1$: 두 집단의 분산이 다르다.

[통계] 통계 검정 | 검정과 오류 | 2표본 검정 절차

다중 검정

• 여러 가설을 동시에 검정
• 본페로니 교정 등의 보정방법 필요

[통계] 통계학 기초 3주차 (4) 다중 검정