[t-test] 1편 : t-검정(t-test)이란 무엇인가?

 

 

많은 연구자들이 처음 통계를 접할 때 만나게 되는 기초 개념 중 하나가 바로 t-검정(t-test)입니다.

 

 

이 검정은 두 집단 간 평균의 차이가 우연이 아니라 통계적으로 유의미한 차이인지를 판단할 수 있게 도와주는 매우 강력한 도구예요.

t-test란 무엇인가요?

 

 

t-test는 두 집단 간 평균 차이를 비교하는 가설 검정 방법이에요. 예를 들어, A 약과 B 약의 혈압 강하 효과가 정말 다른지를 검정하거나, 두 교육 방식의 성과 차이를 비교할 때 활용됩니다.

이 검정은 표본의 평균, 표준편차, 표본 수를 바탕으로 계산되며, 통계학자 윌리엄 고셋(필명 'Student')이 개발해서 'Student’s t-test'라고도 불려요. 특히 표본 수가 작고 모집단의 분산을 모를 때 효과적인 검정 방법이에요.

t-test의 종류는 어떻게 되나요?

 

 

t-test는 목적에 따라 아래처럼 나눌 수 있어요:

단일 표본 t-검정 (one-sample t-test)
한 집단의 평균이 특정 기준값과 다른지를 검정합니다. 예: 시험 평균이 70점을 넘었는지?

독립 표본 t-검정 (indpendent samples t-test)
서로 독립적인 두 집단의 평균 차이를 검정합니다. 예: 남성과 여성의 평균 키 차이?

대응 표본 t-검정 (paired samples t-test)
같은 대상에게 두 번 측정한 값의 차이를 검정합니다. 예: 복용 전후 체중 변화?

 

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t-test를 쓰기 위한 조건은?

t-test를 사용하려면 몇 가지 기본 가정을 만족해야 해요:

정규성

데이터가 정규 분포를 따른다는 전제

독립성

각 데이터가 서로 독립적일 것

등분산성

두 집단의 분산이 같아야 함 (특히 독립 표본 t-검정에서 중요)

 

이 조건들이 충족되지 않으면, 대응되는 다른 검정 방법(예: 비모수 검정)을 사용하는 게 좋아요.

 

실생활에서 t-test는 어떻게 쓰이나요?

t-test는 다양한 분야에서 유용하게 활용돼요. 예를 들어,

의료 연구

신약과 기존 약물의 효과 비교

교육학

학습법의 차이가 성적에 미치는 영향

마케팅

광고 노출 그룹과 비노출 그룹 간 구매 행동 차이 검증

 

 

이처럼 두 그룹 사이의 평균 차이를 정량적으로 검정할 수 있다는 점이 t-검정의 핵심 장점이죠.

 

 

 

다음 편에서는 각 t-test의 종류별 특징과 실제 예시를 통해 더 깊이 있게 알아볼게요. 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주세요!