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Paired sample t-test (대응 표본) 대응 표본 t 검정이란 비교할 두 집단이 서로 독립적이어야하는 독립 표본 t 검정과는 다르게 두 집단이 상관 있는 경우 사용하는 검정 방법이다. 예를 들어 운동 초보와 운동 중급자가 같은 단백질 드링크를 마셨을 때 근육 성장률이 같을까? 이러한 조사를 하기 위해서는 대응 표본 t 검정을 이용할 수 있다. 좀 더 구체적으로 말하면 30명의 사람이 단백질 드링크를 먹고 나서 근육 성장률의 평균을 조사했다고 가정하자. 똑같은 30명의 사람이 한달 동안 운동을 꾸준히 한 후 단백질 드링크를 먹었을 때 평균을 구해 비교할 수 있다. . 실습 10명의 사격자가 1차, 2차 사격을 했을 때 각 차수의 평균을 비교해보았다. H0(귀무가설): 1차와 2차 사격의 평균은..

Independent two sample t-test (독립 표본) 표본의 두 집단이 서로 관계가 없는 가정 하에 두 집단의 평균의 차이가 유의한지 검증하는 방법이다. 만약 A와 B 비타민을 먹은 사람들의 건강 수치의 평균을 비교하고자 할 때 20명을 뽑아 A와 B 비타민을 먹은 경우 독립 되었다고 할 수 없다. A 비타민을 복용 후 B 비타민에 영향을 주었을 수도 있기 때문이다. 따라서 20 명씩 두 집단을 뽑아 A와 B 비타민을 각각 복용하는 경우 독립되었다라고 할 수 있다. 실습 흡연자와 비흡연자의 단기 기억력을 비교하면서 실습을 진행하였다. H0(귀무가설): 흡연자와 비흡연자의 단기 기억력은 같다. H1(대립가설): 흡연자와 비흡연자의 단기 기억력은 다르다. R 활용 # 데이터 nonsmokers..

One sample t-test (단일 표본) 표본 집단의 평균과 모집단의 평균을 비교하여 표본 집단의 평균으로 모집단의 평균을 설명할 수 있는지 검증하는 방법이다. 쉽게 말해 수능 모의고사를 치루어 반에서 높은 점수를 받았는데 전국 학생들과 비교했을 때에도 높은 점수가 맞는지 확인 할 때 사용한다고 볼 수 있다. 실습 전체 모평균이 25이고 표본 20개를 추출하여 표본의 평균이 전체 모평균을 설명하고 유의미한지 검증해보도록 하겠습니다. H0(귀무가설): 20개의 샘플 데이터를 통해, 모 평균이 25라는 것이 옳다는 것을 증명 H1(대립가설): 20개의 샘플 데이터를 통해, 모 평균이 25라는 것이 틀리다는 것을 증명 R 활용 # 표본 20개 데이터 추출 data