[t-test] 4편 : t-test 실전 사례와 결과 해석법: 연구 데이터에 정확하게 적용하기

 

 

 

지금까지 우리는 t-test의 개념과 유형, 계산법, p-value 해석까지 다뤄왔어요. 

 

 

그렇다면 실제로 데이터를 분석할 때는 어떤 t-test를 선택해야 하고, 그 결과는 어떻게 해석하고 표현해야 할까요? 이번 글에서는 실전 적용 사례, 올바른 t-test 선택법, 그리고 보고서에서 통계 결과를 어떻게 서술하면 좋은지 차근차근 알려드릴게요.

 

실전에서 어떤 t-test를 써야 할까?

t-test에는 크게 세 가지가 있었죠: 독립 표본 t-test, 대응 표본 t-test, 단일 표본 t-test. 각각의 사용 조건을 실제 사례에 적용해 보면 훨씬 이해가 쉬워요.

1. 독립 표본 t-test 사례
연구자가 신약과 위약의 효과를 비교하려고 두 집단의 환자에게 각각 투여한 후 혈압을 측정했다고 해볼게요. 이때 두 집단은 서로 다른 사람들로 구성되므로 독립 표본 t-test를 사용해야 해요.

분석 예시: "신약 투여군의 평균 혈압은 124.5 mmHg, 위약군은 130.2 mmHg였으며, 독립 표본 t-test 결과 p = 0.041로 유의미한 차이가 나타났다."

2. 대응 표본 t-test 사례
한 사람의 혈압을 약물 복용 전과 후에 각각 측정한 경우처럼, 같은 대상에서 두 번 측정한 경우에는 대응 표본 t-test가 적절해요.

분석 예시: "복용 전 평균 혈압은 135.0 mmHg, 복용 후는 128.7 mmHg였고, 대응 표본 t-test 결과 p = 0.005로 복용 전후에 유의한 차이가 있었다."

3. 단일 표본 t-test 사례
한 그룹의 학생들의 수학 시험 점수가 전국 평균인 70점과 통계적으로 다른지를 분석할 경우에는 단일 표본 t-test를 사용해요.

분석 예시: "우리 반의 평균 점수는 74.2점이었으며, 단일 표본 t-test 결과 p = 0.022로 전국 평균보다 통계적으로 유의하게 높았다."

 

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보고서에 결과를 어떻게 써야 할까?

 

 

t-test 결과를 보고서나 논문에 쓸 때는 숫자뿐 아니라 해석과 의미를 함께 제시하는 것이 중요해요. 다음과 같은 구조로 쓰면 좋아요

어떤 t-test를 썼는지 명확히 밝히기

비교 집단 혹은 조건 설명

평균 값(M), 표준편차(SD) 함께 기재

t 통계량(t), 자유도(df), p-value 제시

유의미한 차이 여부 판단 및 간단한 해석

 

 

예시 문장

"독립 표본 t-test 결과, 실험군(M = 82.4, SD = 4.5)과 대조군(M = 78.3, SD = 5.1) 간 평균 차이는 통계적으로 유의미했다(t(38) = 2.54, p = 0.015), 이는 실험군이 더 높은 수행 능력을 보였음을 시사한다."

또한, p-value만 나열하지 말고, 실제로 이 차이가 연구 맥락에서 어떤 의미를 가지는지도 반드시 함께 언급해 주세요.

 

그래프와 함께 보여주면 설득력 두 배!

단순히 숫자만 나열하는 것보다는, 평균과 신뢰구간이 포함된 막대그래프나 점 그래프를 함께 제시하면 독자들이 이해하기 쉬워요. 그래프에는 p-value 또는 유의성 표시(예: p < 0.05)를 함께 넣어주면 더 좋아요.

 

 

 

이번 글에서는 실제 연구에서 어떤 조건에 어떤 t-test를 써야 하는지, 그리고 그 결과를 논문이나 보고서에 어떻게 서술하면 좋을지 알아봤어요. t-test는 간단하지만 정확한 해석과 명확한 보고가 중요하답니다. 

 

 

 

 

다음 편에서는 t-test와 혼동되기 쉬운 통계 방법들을 소개하고, 언제 어떤 분석법을 선택하면 좋을지 비교해볼게요.