T-test(T-검정)

• 우리가 T-test의 가설을 설정 할 때는 무조건 평균의 차이를 얘기 해야 한다.!!! ⇒ 엄청 중요하다.
• t-test는 표본 집단(그룹) 간의 평균의 차이가 얼마나 나는 지를 알아보는 테스트이다.!!!
• T-Value란? : t-value는 다른 표본 집단 간의 표본 평균의 차이를 불확실성으로 나눠준 값이다.
  • 왜 불확실성을 나누어 주냐? : 우리는 모 집단에서 임의로 표본 집단을 뽑아 표본 평균을 구하게 된다. 그 때 우리는 랜덤으로 뽑기 때문에 뽑은 표본의 평균은 항상 다르게 나온다. 그렇기에 우리는 t-value값을 구할 때 두 표본 집단의 평균을 뺀 값에 불확실성을 나누어 주는 것이다.

귀무가설과 대립가설의 설정

• 귀무가설의과 대립가설을 설정할 떄 막무가내로 설정하는 것이 아니다.

귀무가설

• 기존과 비교하여 변화 혹은 차이가 없음을 나타내는 가설이다.
• 감정 방법에 따라 귀무가설의 내용이 달라진다.
• ex) 정규분포를 잘 따른다(= 차이가 없다는 의미), 모 평균과 표본 평균은 같다.(=차이가 없다.), 두 그룹의 분산은 차이가 없다, 운동 후 집중력의 차이가 없다. …등이다.

대립가설

• 표본을 통해 확실한 근거를 가지고 입증하고자 하는 가설

단잂표본 T-검정

• 모평균, 모분산을 알고 있을때

독립표본 T-검정(이표본 T-Test)

• 독립표본(이표본) T-Test의 독립변수는 범주형 자료, 종속변수는 연속형 자료인 경우에 활용한다.

• 가정확인
  • 독립성
  • 정규분포를 따르는지(정규성) : 표본이 30개 이상이면 중심극한정리에 의해 정규성을 띈다고 가정하며, 표본이 30개 미만일 때만 정규성 검증을 한다.⇒ Shapiro-Wilk tests 검증을 사용 (가정 위반 시, Mann-Whitney Test 진행)
  • 분산의 동질성(=등분산성) ⇒ 일반적으로는 levene 검정을 사용 (가정 위반시 Welch Test 사용)

대응표본 T-검정

• 기본적으로 대응표본 T-test의 독립변수는 범주형 자료, 종속변수는 연속형 자료인 경우다.
• 대응표본은 같은 집단내에서 비교하기에 조사 대상의 개체가 같아야 하며 크기도 같아야 한다.

• 가정확인
  • 독립성
  • 정규성 ⇒ Shapiro-Wilk tests 검증을 사용 (가정 위반 시, Wilcoxon Signed-Ranks Test 진행)

독립표본t-test와 대응표본t-test의 차이

• 굉장히 중요!!!