놀면서 공부하기

지금까지 t-test의 개념, 종류, 적용 조건, 해석법, 다른 통계 검정과의 차이점까지 모두 살펴봤어요. 이제는 직접 손으로 실습해볼 차례에요. 이번 글에서는 R과 Python을 활용하여 독립표본 t-test와 대응표본 t-test를 수행하는 방법을 소개할게요. 실제 데이터를 이용해 t-test 결과를 해석하는 방법까지 하나씩 따라 해보며 익혀봅시다.R로 독립표본 t-test 수행하기먼저 R에서 두 그룹 간의 평균을 비교하는 독립표본 t-test를 진행해볼게요. 아래는 가상의 두 그룹(예: 실험군과 대조군)의 시험 점수를 비교하는 예시입니다. # 데이터 생성 control treatment # 독립표본 t-test 실행 t.test(control, treatment, var.equal = TRU..

t-test는 두 그룹의 평균 차이를 분석할 때 매우 유용한 통계 기법이에요. 하지만 실제 데이터를 분석하다 보면 두 그룹을 넘어서 세 그룹 이상의 비교가 필요하거나, 범주형 변수 간의 관련성을 알아봐야 하는 경우도 생기죠. 이럴 땐 t-test 외의 다른 통계 방법을 사용하는 것이 더 정확한 해석을 가능하게 해줘요. 이번 글에서는 t-test와 자주 비교되는 ANOVA, Z-test, 그리고 카이제곱 검정의 차이점과 각각의 적절한 사용 시점을 정리해볼게요. 세 그룹 이상 비교가 필요하다면: ANOVAt-test는 두 집단 간 평균 차이를 비교할 때 적합하지만, 세 집단 이상을 비교하게 되면 오류 가능성이 커져요. 예를 들어 A, B, C 세 집단의 평균 시험 점수를 비교한다고 할 때, t-test..

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. 이..

t-test의 개념과 유형에 대해 어느 정도 익숙해졌다면, 이제는 어떻게 계산하고, 결과를 어떻게 해석해야 하는지 알아야겠죠. 특히 p-value는 통계 결과를 판단하는 핵심 기준이 되는 만큼, 정확히 이해하는 것이 중요해요. 이번 글에서는 t 통계량 계산 과정, p-value의 의미, 그리고 실험 설계 시 자주 놓치는 포인트들까지 함께 정리해볼게요. t-test는 어떻게 계산되나요?t-test는 기본적으로 평균 간 차이를 표준 오차로 나누는 방식으로 계산돼요. 예를 들어 독립 표본 t-test의 경우, 두 집단의 평균 차이를 분산과 표본 수에 따라 정규화한 t 값을 계산하게 됩니다. 공식은 다음과 같아요 여기서 X̄는 각 집단의 평균, s는 표준편차, n은 표본 수를 의미해요. 만약 두..

t-test는 두 평균이 통계적으로 유의하게 다른지를 확인하는 데 가장 널리 사용되는 통계 기법 중 하나예요. 그런데 이 t-test에도 세 가지 주요 유형이 있다는 사실, 알고 계셨나요? 바로 단일 표본 t-test, 독립 표본 t-test, 대응 표본 t-test가 그것입니다. 이 글에서는 각각의 t-test가 어떤 상황에서 쓰이는지, 또 어떤 조건이 필요한지를 실제 예시와 함께 이해하기 쉽게 설명해볼게요.먼저 단일 표본 t-test(one-sample t-test)부터 살펴볼게요 이 검정은 한 집단의 평균이 우리가 설정한 기준값(기대값)과 다른지를 검정하는 데 사용돼요. 예를 들어 어떤 수면 보조제가 효과가 있는지 알아보기 위해 30명의 피험자에게 수면제를 투여하고, 평균 수면 시간이 7시..

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-t..