썸네일 3. 통계 검증 기초 - 독립 표본 T 검정 (검정 방법/예시) : 등분산 가정일 때 독립 표본 검정이란, 두 모집단의 관계가 서로 독립일 때 사용되는 검정이다. 독립 표본은 대립 표본에 비해서 조금 복잡한데, 그 이유는 표본의 갯수와 모분산의 동일성에 따라 검증 방법이 조금씩 다르기 때문이다. 1. 표본 개수가 충분하고 , 모분산이 동일할 때 2. 표본 개수가 충분하고, 모분산의 동일 여부를 알 수 없을 때 3. 표본 개수가 불충분 하고, 모분산이 동일할 때 4. 표본 개수가 불충분 하고, 모분산의 동일 여부를 알 수 없을 때 이렇게 총 4가지로 나뉜다. 여기서 표본 갯수가 충분할 때는 Z검정을 통해 통계 검증을 진행하며, 표본 개수가 불 충분할 때 T 검정을 진행한다. 즉, 독립 표본 T검정이란, 양적 자료 이고, 두 모집단의 관계가 서로 독립이며, 표본 갯수가 불충분할 때 사용하는 ..
썸네일 2. 통계 검증 기초 - 대응 표본 T 검정 T 검정 - 대응표본 및 독립 표본 T 검정이란, 양적 데이터의 검증 방법이다. T 검정의 방법에는 모집단의 관계가 중요한 역할을 한다. 모집단 A와 모집단 B가 연관성이 있다면, 대응 표본 T 검정을 사용하고, 모집단 A와 모집단 B가 연관되지 않는다면 독립표본 T 검정을 통한 데이터 검정이 필요하다. 이러한 대응표본과 독립 표본 비교는 두 모집단의 평균 차이에 대한 비교 방법이다. 대응 표본 -표본끼리 연관성이 존재함. -한 집단 내, 데이터를 반복 추출하는 경우 -실험 약 투약 전/후 끼리의 비교 방법이 있다. 독립 표본 -서로 다른 두 모집단에서 데이터를 추출하는 방법 대응표본 t-test의 논리 두 모집단의 차이를 구한다. 귀무가설 : 두 모집단에서의 차이의 평균은 0이다. 검정통계량 T가 기각..
썸네일 1. 통계 검정 기초 - 자료의 종류 Index 1. 양적 데이터 & 질적 데이터 통계 검정 방법에는 여러가지가 있으며, 가장 중요한 것은 '어떤 데이터를 검정할 것인가' 이다. 데이터를 관측하고, 알맞는 검정 방법을 선택하는 것이 검정에서 가장 중요한 단계라고 할 수 있다. 즉, 어떤 데이터 형태인지 알아야 적절한 통계 검증 방법을 선택할 수 있게 되기 때문에 오늘은 데이터의 종류에 대해 알아보는 시간을 가지도록 하겠다. 1. 양적 데이터 검정 VS 질적 데이터 가장 먼저 확인해야 할 사항은 데이터가 양적 자료인지, 질적 자료인지 확인하는 것이다. 이 데이터가 중요한 이유는 바로 양적/질적 데이터에 따라서 검정 방법이 달라지기 때문이다. 양적 데이터를 검정 방법에는 Z검정과 T검정이 있으며, 질적 데이터를 검정 방법에는 카이제곱 검정등이 ..