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==개요==
==개요==
;two-sample t-test
;two-sample t-test
;두 표본 t 검정
;두 표본 t 검정, 2표본 t검정, 독립표본 t-검정
* 서로 독립적인 두 집단의 평균의 차이가 0인지 알아보는 통계검정
 
==적용예시==
* 두 상품의 매출액 차이
* 두 지역의 교통량 차이
* 두 지역의 투표율 차이
* 두 기업의 영업이익 차이
* 두 학급의 중간고사 성적 차이
* 두 학교의 모의고사 성적 차이
 
==실험설계==
{| class='wikitable'
! 구분 !! 처치 !! 사후검사
|- align='center'
| 통제집단 || · || A
|- align='center'
| 실험집단 || O || B
|}
 
==절차==
* 두 집단의 정규성 확인
* 두 집단의 등분산성 확인
:분산이 같으면 pooled variance를 이용한 t-검정
:분산이 다르면 Welch의 t-검정


==같이 보기==
==같이 보기==
* [[t 검정]]
* [[1표본 t검정]]
* [[1표본 t검정]]
* [[t 검정]]
* [[R 2표본 t검정]]


==참고==
==참고==
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* {{네이버백과}}
* {{네이버백과}}


[[분류: 통계검정]]
[[분류: t검정]]

2020년 12월 4일 (금) 20:33 기준 최신판

1 개요[ | ]

two-sample t-test
두 표본 t 검정, 2표본 t검정, 독립표본 t-검정
  • 서로 독립적인 두 집단의 평균의 차이가 0인지 알아보는 통계검정

2 적용예시[ | ]

  • 두 상품의 매출액 차이
  • 두 지역의 교통량 차이
  • 두 지역의 투표율 차이
  • 두 기업의 영업이익 차이
  • 두 학급의 중간고사 성적 차이
  • 두 학교의 모의고사 성적 차이

3 실험설계[ | ]

구분 처치 사후검사
통제집단 · A
실험집단 O B

4 절차[ | ]

  • 두 집단의 정규성 확인
  • 두 집단의 등분산성 확인
분산이 같으면 pooled variance를 이용한 t-검정
분산이 다르면 Welch의 t-검정

5 같이 보기[ | ]

6 참고[ | ]

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