[데이터분석] 기초 통계 학 4

 

양측 검증

방향성을 고려하지 않은 채로 연구가설(H1)을 설정할 때 사용하는 검증 방법

단측 검증

방향성을 고려하여 연구 가설을 설정할때 사용하는 검증 방법

 

양측 검증과 단측 검증

1) 양측 검증

- A집단의 평균과 B집단의 평균 간에는 차이가 있을 것이다.

- A 변수가 B변수에 미치는 영향의 크기는 '0'이 아니다.

 

2) 단측 검증

- A 집단의 평균보다 B집단의 평균이 클 것이다.

- A변수가 B변수에 미치는 영향의 크기는 '0'보다 클 것이다.

 

연구가설(H1)의 채택 가능성

- 양측 검증보다는 단측 검증일 경우에 연구가설(H1)이 채택될 가능성이 높다.

- 95% 신뢰 수준의 단측 검증 = 90% 신뢰 수준의 양측 검증

 

t-분석방법

- 독립변수가 비연 속형 변수 (즉, 명목 척도나 서열 척도)이고, 종속변수가 연속형 변수(즉, 등간 척도나 비율 척도) 일 때 사용하는 분석 방법으로, 독립변수의 집단이 2개 이하 일 때 사용하는 분석 방법

 

t-분석의 종류(일 표본)

하나의 모집단에서 표본을 추출할 때 사용되는 분석으로 표본의 평균이 예측한 특정 수치와 같은 지 아니면 다른 지를 검증하는 방법

- H0 : 국내 중학생의 평균 키는 170cm이다.

- H1(양측 검증) : 국내 중학생의 평균 키는 170cm가 아니다.

- H1(단층 검증) : 국내 중학생의 평균 키는 170cm보다 크다.

 

t-분석의 종류(독립 표본)

두 개의 모집단에서 각각의 표본을 추출할 때 사용되는 분석으로 두 집단의 표본들의 평균이 서로 같은지 다른지를 검증하는 방법

- H0 : A집단의 평균과 B집단의 평균이 같다.

- H1(양측 검증) : A집단의 평균과 B집단의 평균은 다르다.

- H1(단층 검증) : A집단의 평균과 B집단의 평균보다 크다.

 

t-분석의 종류(대응표본)

하나의 모집단에서 표본을 추출하지만, 같은 표본에서 두 번의 측정이 이우러 질 때 사용

- H0 : 사전 수치와 사후 수치는 같다.

- H1(양측 검증) : 사전 수치와 사후 수치는 다르다.

- H1(단층 검증) : 사전 수치와 사후 수치는 더 크다.