1 개요[ | ]
- t-test, Student's t-test
- t 검증, t 검정, t 테스트, 스튜던트 t-검정, 스튜던트의 t-검정
- 두 집단의 평균의 차이가 통계적으로 의미가 있는지 검증
- 표본의 평균치가 동일한 모집단에서 추출되었는지를 검증
- 하나의 독립변인이 2가지 다른 상태를 가질 때 이에 따른 종속변인의 두 평균치간 차이가 유의미한지 검증하는 방법
- 세 집단 이상일 때는 t검증 대신 분산분석
2 가정[ | ]
- 모집단이 정규분포를 따른다.
3 예시[ | ]
- 문과와 이과에 따라 지능의 평균에 차이가 있을까?
- 성별에 따라 수능 점수에 차이가 있을까?
- 새로운 교수법이 효과가 있는가?(=기존 교수법과 차이가 있는가?)
- 강의법과 토의법이 학업성적에 유의한 차이를 주는가?
- 2가지 식이요법이 체중감량에 유의한 차이를 주는가?
4 종류[ | ]
5 구현체[ | ]
언어/프로그램 | 함수 | 비고 |
---|---|---|
Microsoft Excel 2010 이전 | TTEST(array1, array2, tails, type) |
[1] |
Microsoft Excel 2010 및 이후 | T.TEST(array1, array2, tails, type) |
[2] |
LibreOffice Calc | TTEST(Data1; Data2; Mode; Type) |
[3] |
Google Sheets | TTEST(range1, range2, tails, type) |
[4] |
Python | scipy.stats.ttest_ind(a, b, axis=0, equal_var=True) |
[5] |
Matlab | ttest(data1, data2) |
[6] |
Mathematica | TTest[{data1,data2}] |
[7] |
R | t.test(data1, data2, var.equal=TRUE) |
[8] |
SAS | PROC TTEST |
[9] |
Java | tTest(sample1, sample2) |
[10] |
Julia | EqualVarianceTTest(sample1, sample2) |
[11] |
Stata | ttest data1 == data2 |
[12] |
6 같이 보기[ | ]
7 참고[ | ]
편집자 Jmnote
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