용어정리
T분포
- 쉽게 말해서 평균이 진짜 유효한 평균인지 알아내기 위해 쓰는 것
예를 들어 90점3명 60점3명 나머지는 그 사이 점수인 반이랑 전원 다 70~80점 맞는 반이 있다고 할 때 평균이 전자가 더 높더라도 실력 차가 크지는 않음 이런걸 알아내려고 쓰는 것
F분포
- 이건 분산의 차이에 대해 알아내기 위해 쓰는 것
예를 들어 극단적이게 어떤 반은 10점20점 맞는 애들이 몰려있고 어떤 반은 90점 100점 맞는 애들이 몰려있다고 하면 분산에서 큰 차이가 발생할 것임. 그럴 경우를 알아내기 위해 사용하는 것
T통계량
- 평균 차이를 오차로 나눈 값
- T분포에서 얘기했듯이 평균 점수차가 의미가 있냐 없냐를 따지기 위해서는 이 분산이 작은지 큰지를 따져야함. 예시로 든 점수에서 다 70~80점 맞을 때가 더 진한 평균이라고 볼 수 있음 60~90점보다도
따라서 이러한 분산이 작을수록 더 의미있는 평균, 분산이 클 수록 의미가 적어짐
그래서 분산이 클 수록 오차가 커지기에 T통계량은 작아질 것이고 그 역이면 커지기에 T통계량이 클 수록 신뢰도 상승
F통계량
- 두 분산을 나눈 값
- 이 값이 클 수록 겁나게 들쑥날쑥하다(퍼짐의 차이가 크다).
For the champagne