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T-검정 계산기

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두 개의 표본 수치를 붙여넣고 검정 유형(합병 두 표본 검정, 웰치 불균등 분산 검정 또는 짝별 검정)을 선택하면, 계산기는 t-검정 결과를 보고하는 데 필요한 모든 정보를 제공합니다: 표본 평균, 분산, t-통계량, 자유도, 그리고 정규화된 불완전 베타 함수를 사용하여 계산된 양측 p-값입니다. 스프레드시트도, R도 필요 없으며 로그인도 필요하지 않습니다.

t-검정을 수행하는 방법

  1. 1

    샘플 1을 입력하세요

    값들을 쉼표, 공백 또는 새로운 줄로 구분하세요: `12, 15, 14, 10, 13`.

  2. 2

    샘플 2를 입력하세요

    동일한 형식입니다. 쌍별 검정의 경우 표본 크기가 일치해야 하며, 풀링 검정 및 웰치 검정의 경우에는 서로 다를 수 있습니다.

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    테스트 유형을 선택하세요

    풀링 방법은 분산이 동일하다고 가정합니다. 웰치 검정은 이러한 가정을 요구하지 않습니다. 쌍별 비교 방법은 동일한 피험자에 대한 ‘전’ 및 ‘후’ 데이터를 분석하기 위해 사용됩니다.

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    결과를 읽어보세요

    여기에는 평균값, 분산, t-값, 자유도(df), 그리고 p-값이 포함됩니다. 0.05 이하의 p-값은 일반적으로 통계적 유의성 기준으로 사용됩니다.

어떤 테스트를 선택해야 할까요?

시나리오 사용
두 개의 독립된 그룹, 분산 및 크기가 유사 통합 처리
서로 다른 분산이나 크기를 가진 두 독립된 집단 웰치 검정
동일한 피험자를 대상으로 두 차례 측정(시기별로, 개인당 A/B 조건) 짝지어 측정
알려진 평균을 기준으로 한 단일 표본 분석 이 도구는 사용하지 않음(단일 표본 분석)

의심이 있을 때 웰치 검정은 더 안전한 기본 방법입니다. 이 검정은 분산이 불균등한 경우에도 적용 가능하며, 분산이 동일할 경우에는 통합 검정으로 간주됩니다.

작동하는 공식들

    • 통합된 데이터: t = (x1 - x2) / sqrt( sp^2 * (1/n1 + 1/n2) )와 df = n1 + n2 - 2
  • 웰치(Welch): Welch-Satterthwaite 분석을 사용한 t = (x1 - x2) / sqrt( s1^2/n1 + s2^2/n2 ) 및 df
  • 짝별로: t = mean(d) / (sd(d) / sqrt(n))와 df = n - 1를 짝지었으며, d는 각 쌍 간의 차이값입니다.
  • P값: 정규화된 불완전 베타 함수를 사용하여 계산되며, 소규모 표본에서의 정확한 결과를 얻기 위해 df ≥ 30일 때는 정규분포 근사가 적용됩니다.

p-값의 해석

  • p < 0.05: 일반적으로 “통계적으로 유의미”로 간주되며, 평균이 동일하다는 귀무가설은 받아들일 가능성이 낮습니다.
  • p값이 0.05에서 0.10 사이일 경우: 시사적임을 의미하며, 자주 보고되지만 주목할 만한 수준은 아니다.
  • p ≥ 0.10: 제공된 표본으로는 평균이 동일하다는 것을 반박할 만한 증거가 없습니다.

의의는 크기와 관련된 것이 아닙니다. 매우 작은 차이라도 대규모 표본에서는 ‘의미적’일 수 있으며, 의미 있는 차이라도 소규모 표본에서는 ‘비의미적’일 수 있습니다. 항상 효과 크기와 p-값을 함께 제시해야 합니다.

■ 팁

데이터를 확인하기 전에 먼저 검정 방법을 결정해야 합니다. 분산이 불균등하다는 점을 인지한 후에야 웰치 검정을 사용하면 거짓 양성률이 증가합니다.

  • 쌍별 데이터의 경우, 순서가 명확하지 않을 때는 각 피험자별 차이를 직접 계산해야 합니다. 이 도구는 행들이 일치한다고 가정합니다. p-값은 양측 검정용입니다. 일측 검정의 경우 또는 결과의 방향이 사전에 예측된 경우에는 2로 나누어야 합니다.
  • 이상치가 t-검정에서 주를 차지합니다. 수치를 신뢰하기 전에 먼저 간단한 히스토그램을 작성해 보세요.

자주 묻는 질문

양측 검정(two-tailed) 방식으로 수행되며, 대부분의 연구에서 기본적으로 사용됩니다. 차이의 방향을 미리 예측한 경우에는 단측 검정(p-value)을 얻기 위해 2로 나누어야 합니다.

표본 크기가 다르거나 표본 분산이 명백히 불균등한 경우에 해당합니다. 최근의 통계 지침에서는 이러한 상황에서도 웰치 검정을 기본적인 이중 표본 검정 방법으로 권장하고 있습니다.

t-검정은 각 그룹의 표본 수가 n=2일 경우에도 수학적으로 정확하게 처리하지만, 각 그룹의 표본 수가 n<5일 경우에는 신뢰 구간이 매우 넓어 해석 시 주의가 필요합니다.

아니요. 알려진 평균을 기준으로 한 단일 표본 검정의 경우, 표본에서 알려진 평균을 뺀 후 그 차이가 0의 평균을 가지는지 확인하거나, 전용 단일 표본 검정 도구를 사용하십시오.

붙여넣은 숫자는 계산을 실행하기 위해 당사 서버로 전송되며, 입력하는 동안 결과가 갱신되는 것은 이 때문입니다. 이 숫자는 저장하거나 기록하지 않으며, 페이지가 응답한 후에는 아무것도 남지 않습니다.

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