scipy

본 글은 통계학에서 사용되는 대응표본 T 검정을 설명하기 위해 작성되었습니다. 금번에도 파이썬 라이브러리 Scipy를 활용하여 대응표본 T 검정을 진행하도록 하겠습니다. 대응표본 T 검정 대응표본 T 검정이란 두 관련된 집단 간의 평균을 비교하는 통계적 기법입니다. 이 방법은 일반적으로 동일한 피험자 집단에 대해 두 가지 측정값이 있는 경우에 적용됩니다. 대응표본 t-검정은 두 관련된 집단 간의 평균 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 판단하는 데 사용됩니다. 1. 가설 설정 H₀ : 𝜇D = 0 → 귀무가설 (𝜇𝐷 = 𝜇₁ - 𝜇₂) 실험 전과 후의 평균의 차이는 0이다. H₁ : 𝜇D ≠ 0 → 대립가설 실험 전과 후의 평균의 차이는 0이 아니다. 2. 정규성 검정 두 그룹의 표본 수가 30개 이하일 ..

본 글은 통계학에서 사용되는 독립표본 T 검정(Independent Samples t-Test)을 설명하기 위해 작성되었습니다. 금번에도 파이썬 라이브러리 Scipy를 활용하여 독립표본 T 검정을 진행하도록 하겠습니다. 독립표본 T 검정 독립표본 T 검정이란 두 개의 독립된 표본 간에 평균 차이가 통계적으로 유의미한지를 검정하는 통계 분석 기법입니다. 이는 두 그룹 간의 평균 차이가 우연히 발생한 것인지 아니면 진짜로 존재하는 것인지를 판단하는 데 사용됩니다. 독립표본 T 검정의 주요 단계는 다음과 같습니다. 1. 가설 설정 H₀ : 𝜇₁ = 𝜇₂ → 귀무가설 두 그룹의 평균은 같다. H₁ : 𝜇₁ ≠ 𝜇₂ → 대립가설 두 그룹의 평균은 다르다. 2. 정규성 검정 두 그룹의 표본 수가 30개 이하일 경우..

본 글은 통계학에서 사용되는 단일표본 T 검정을 설명하기 위해 작성되었습니다. 또한, 파이썬 Scipy 라이브러리를 활용하여 단일표본 T 검정을 진행하도록 하겠습니다. 단일표본 T 검정 단일표본 T 검정이란 통계 분석에서 사용되는 가설 검정 방법 중 하나로, 하나의 표본에 대한 평균을 검정하는데 사용됩니다. 주로 모집단의 평균이 어떤 특정 값과 같은지를 확인하고자 할 때 적용됩니다. 단일표본 T 검정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다. 1. 가설 설정 H₀ : 𝜇 = 𝜇₀ → 귀무가설 모평균과 표본평균은 같다. H₁ : 𝜇 ≠ 𝜇₀ → 대립가설 모평균과 표본평균은 같지 않다. 2. 표본 추출 모집단에서 표본을 추출하여 해당 표본의 평균을 계산합니다. 3. 가설 검정 통계량 계산 t-통계량을 계산합니다. ..