1. 정의

• 동일한 대상에게 사전/사후의 결과에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 검정
  ex) 다이어트 전/후, 교육 전/후

2. Paired test road map

3. 정규성 검정

• 귀무가설 : (pre - post) 정규분포를 따른다.
• 대립가설 : (pre - post) 정규분포를 따르지 않는다.

4. 대응 2표본 T검정

1) 방법

(1) 가설

• 귀무가설 : ~는 없다. (사전 = 사후)
• 대립가설 : ~는 있다. (사전 < 사후)

(2) Code

stats.ttest_rel(pre, post)
# rel : related

• 결론 : 유의확률 0.008 / 2 = 0.004이므로 유의수준 0.05에서 통계적으로 ~는 있는 것으로 나타났다.

5. Wilcoxon's signed rank test

1) 방법

(1) 가설

• 귀무가설 : ~는 없다. (사전 = 사후)
• 대립가설 : ~는 있다. (사전 < 사후)

(2) Code

stats.wilcoxon(pre, post, zero_method = 'wilcox', alternative = )
# alternative : 'greater', 'less', 'two_sided'

• 결론 : 검정통계량 = w+ = 52.0, 유의확률이 0.003이므로 유의수준에서 다이어트는 통계적으로 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다.

  zero_method
  : pre - post에서 0의 포함 여부 (default = 제거)