t-test t검정/ ANOVA 분산분석

ANOVA(분산분석)와 t-검정 모두 통계적 방법으로 그룹 간 차이를 검증하는데 사용됩니다. 그러나 각 방법은 서로 다른 상황과 요구 사항에 맞춰 설계되었습니다. 유치원생도 이해할 수 있게 간단히 비교 설명해 보겠습니다.

t-검정

t-검정은 주로 두 그룹 간의 평균 차이를 비교할 때 사용됩니다. 예를 들어, 두 개의 사탕 봉지가 있고 각 봉지에서 나온 사탕의 수를 비교하고 싶을 때 t-검정을 사용할 수 있습니다.

• 독립표본 t-검정: 두 그룹이 서로 독립적일 때 사용합니다. 예를 들어, 두 다른 클래스의 학생들의 시험 점수를 비교할 때 사용할 수 있습니다.
• 종속표본 t-검정: 같은 그룹의 참가자들에게서 얻은 두 데이터를 비교할 때 사용합니다. 예를 들어, 한 학급 학생들이 특정 시험을 치르기 전과 후의 점수를 비교할 때 사용합니다.

ANOVA

ANOVA는 세 그룹 이상의 평균을 비교할 때 사용됩니다. 예를 들어, 세 개 이상의 사탕 봉지가 있고 각 봉지의 사탕 수가 서로 다른지 비교하고 싶을 때 ANOVA를 사용합니다.

• 일원분산분석(One-way ANOVA): 하나의 독립변수(예: 사탕 봉지의 종류)와 하나의 종속변수(예: 사탕의 수)에 대해 사용됩니다.
• 이원분산분석(Two-way ANOVA): 두 개의 독립변수(예: 사탕 봉지의 종류와 사탕의 색)가 종속변수(예: 사탕의 수)에 미치는 영향을 동시에 분석할 때 사용됩니다.

언제 어느 것을 사용하나요?

• 두 그룹만 비교하는 경우: t-검정이 적합합니다.
• 세 그룹 이상을 비교하는 경우: ANOVA가 적합합니다. 이는 t-검정을 여러 번 사용하는 것보다 더 효율적이고, 종합적인 결과를 제공합니다.

왜 ANOVA를 사용해야 할까요?

t-검정을 여러 번 사용하여 여러 그룹을 비교할 수도 있지만, 이 방법은 오류의 가능성을 높일 수 있습니다(멀티플 테스팅 문제). ANOVA는 한 번의 검정으로 모든 그룹 간의 평균 차이를 효과적으로 비교할 수 있게 해줍니다. 이로 인해 통계적 검정의 강도가 보존되며, 오류를 범할 확률을 줄여줍니다.

따라서 분석의 목적과 데이터의 특성에 따라 적절한 통계적 방법을 선택하는 것이 중요합니다.