기초통계8 아주 간단한 one-sample t-test (단일표본 t검증) 아주 심플한 t-test 예제 (제가 가지고 있는 책에 나오는것이예요..) t-test라는게 어떤 테스트를 한다는 의미인줄 알고 어떤 equation을 돌리는 거지? 라고 생각만 했었는데 막상 알고 보니, t-distribute로 바꾸어서 도출된 t-값의 의미정도를 p-value로 살펴보는 것이 었습니다. 어떤 반의 수학 점수가 이렇습니다. score = [58 48 48 41 34 43 38 53 41 60 55 44 43 49 47 33 47 40 46 53 40 45 39 47 50 53 46 53]; 총 100문항이었다고 하고, 한문항당 선택지는 5개 였습니다. 그러면 이 학생들이 과연 풀었느냐 아니면 단체로 다 찍기만 한것이냐를 알아보는 t-test를 해 보지요 그냥 찍었다면 우연히 100문제중.. 2010. 11. 8. Student 의 t분포 통계공부를 계속해 봅시다 Student의 t분포는 Student라는 익명으로 W.S. Gosset가 개발한 이론적 상대빈도분포 입니다. z 대신에 t를, σ 대신 s를 사용한다는 것만 제외하면 이 공식은 표준정상분포에서의 공식과 동일 합니다. (일반적으로 모집단의 표준편차는 σ(시그마)로, 표본의 표준편차는 S(에스)로 나타내지요.) 여기서 t분포와 표준정상분포는 공식은 동일하지만 다릅니다. 뭐가 다르냐 하면, s가 계산된 표본의 크기에 따라서 상이한 t분포들이 존재하는 것이지요 적절한 t분포의 표본의 크기는 N, 정확히는 자유도 (degree of freedom)인 N-1 에 의해서 결정되지요 자유도가 증가함에 따라, t분포는 점차 표준정상분포에 가까워져 갑니다. 자유도가 (표본의 크기)가 이론족으로 .. 2010. 10. 25. 가설검증 통계공부를 해 봅시다. 가설(Hypothesis)이란 통계적 과정이 검토하고 그 진위나 타당성을 결정하게 되는 전집 내의 상황에 관한 진술입니다. 어떤 집단을 두고 약물을 투여하였을때, 그 약물이 효과가 있나! 또는 없나! 를 가지고 가설을 세우고 이를 검증하는 예를 들어봅시다. 먼저 가설은 두가지 세울수 있겠지요, 먼저, 약물은 효과가 있다, 그리고, 약물은 효과가 없다. 이 두 가설은 상반적 또는 상호배타적 (mutually exclusive)입니다. 둘중에 하나가 잠정적인 참으로 가정이 된채로 시작됩니다. 일단 약물은 효과가 없다! 가 잠적적인 참이라고 하겠습니다. 그럴때, 약물은 효과가 없다! 라는 가설이 영가설(Null hypothesis)가 되는 것이죠, 그리고 약물은 효과가 있다! 가 대립가.. 2010. 10. 25. T-test ( two-sample T-test) 2-sample T-test 는 두 그룹간의 평균을 기준으로 차이에 의미를 부여 하는 방법이다. 단지 평균만 가지고 차이를 비교한다고 하면 아래와 같은 경우, 의미있는 비교가 되지 않을 수 있다. 1) 2) 먼저 1)번 그림은 평균은 각각 16, 24이고 variance 는 두 분포 모두, 2이다. 2)번 그림은 평균은 1번과 같이 16, 24이고, variance 는 두 분포 모두, 4 이다. 1번 그룹에서의 두 분포의 평균차와 2번 그룹에서 두 분포의 평균차는 같지만 둘은 상당히 다른 의미를 가진다. 게다가 분산이 점점 더 커질수록 평균 차이의 의미를 점점 적어진다 . 분산을 고려하여 두 집단의 평균을 비교하는 방법이 T-test이다. T-test 의 공식을 보면 분자/ 분모의 비로서 정의 되어 있다.. 2010. 10. 24. 이전 1 2 다음
