종속표본 t-test t검정

stats.bartlett과 stats.ttest_ind는 서로 다른 목적을 가진 두 가지 통계적 검정 함수입니다. 각각의 함수가 어떤 목적으로 사용되는지, 그리고 어떤 통계적 가설을 테스트하는지 살펴보겠습니다.

1. stats.bartlett

• 목적: Bartlett의 검정은 두 개 이상의 독립 표본의 분산이 동일한지(등분산성) 검정합니다. 이 검정은 ANOVA(분산분석)를 실시하기 전에 데이터가 등분산성 가정을 충족하는지 확인하기 위해 사용됩니다.
• 사용 예: 여러 그룹의 데이터가 같은 분산을 가지고 있는지를 확인하고 싶을 때 사용합니다.

 

import scipy.stats as stats

# 분산이 다를 것으로 예상되는 데이터 생성
group1 = np.random.normal(100, 10, 30)
group2 = np.random.normal(100, 20, 30)

# Bartlett 검정 수행
test_stat, p_value = stats.bartlett(group1, group2)
print("Bartlett test statistic:", test_stat)
print("p-value:", p_value)

 

2. stats.ttest_ind

• 목적: 두 독립적인 표본 그룹 간의 평균 차이가 통계적으로 유의한지 검정합니다. 이 검정은 두 그룹이 정규 분포를 따른다는 가정 하에 사용됩니다.
• 사용 예: 두 그룹의 평균이 서로 다른지 확인하고 싶을 때 사용합니다.

 

# 데이터 생성
group1 = np.random.normal(100, 10, 30)
group2 = np.random.normal(105, 10, 30)

# 독립 표본 t-검정
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)
print("t-statistic:", t_stat)
print("p-value:", p_value)

주요 차이점

• 가정의 차이: Bartlett의 검정은 분산의 동질성을 검정하는 데 초점을 맞추고, t-검정은 평균의 차이를 검정합니다.
• 결과의 해석: Bartlett의 검정에서 낮은 p-value는 분산이 서로 다르다는 것을 의미하며, t-검정에서 낮은 p-value는 평균이 서로 다르다는 것을 의미합니다.
• 데이터 요구 사항: t-검정은 데이터가 정규 분포를 따라야 하지만, Bartlett의 검정은 정규 분포에 대한 가정이 그렇게 엄격하지 않습니다.

이 두 검정은 각각 다른 통계적 가정과 목적을 가지고 있으므로, 사용 전에 데이터가 해당 검정의 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것이 중요합니다.