t-검정
(t-test) 또는
스튜던트 t-테스트
(Student's t-test)는
檢定統計量
이
歸無假說
下에서
t-分布
를 따르는 統計的
假說 檢定
法이다.
t-테스트는 一般的으로 검정統計量이
正規 分布
를 따르며 分布와 關聯된
스케일링
便數값들이 알려진 境遇에 使用한다. 이때
母集團
의
分散
과 같은 스케일링 港을 알 수 없으나, 이를 데이터를 基盤으로 한 推定값으로 代替하면 검정統計量은
t-分布
를 따른다. 例를 들어 t-테스트를 使用하여 두 데이터 세트(集團)의 平均이 서로 留意하게 다른지 與否를 判別할 수 있다.
歷史
[
編輯
]
t-分布는 1876年에
프리드리히 로베르트 헬메르트
와
[1]
[2]
[3]
야콥 뤼로스
에
[4]
[5]
[6]
依해
事後檢定
法 中 하나로 誘導되는데, 1895年에는
칼 피어슨
에 依해
피어슨 分布
4兄의 特別한 꼴임이 밝혀졌다.
[7]
스튜던트 t 分布
라는 이름은 1906年부터 1907年까지
유니버시티 칼리지 런던
의 칼 피어슨 麾下 硏究室에 있었던
[8]
윌리엄 實利 고셋
이 1908年 科學 學術誌인 《바이오메트리카
Biometrika
》에 스튜던트라는 筆名으로
[註解 1]
論文을 提出한 데에서 起因했다.
[10]
[11]
로널드 피셔
가 이 分布를 紹介하면서 '스튜던트 t-分布', '스튜던트 t-테스트'라는 이름을 使用해 널리 알려지게 되었다.
[12]
예
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]
t-테스트는 獨立된 또는 從屬된(대응된) 두集團의 比較에서 有用하다. 一般的인 硏究設計나 論文等에서 t-검정(t檢定)은 두 平均 等 比較값이 意味 있게 差異가 나는지를 檢査하는 方法으로 많이 使用된다. 零假說 下에서 t-分布를 이루는 統計値를 使用한다. t-테스트는 一般的으로 零假說 棄却與否에 앞서서
等分散性
(homoskedasticity)을 檢證하는 전단계를 갖는다. 스튜던트 t-검정(Student t檢定)으로도 불리며 두
標本 平均
間의 差異에 對한 有意性을 決定하는 데 有用한 統計的 方法이다.
統計프로그램
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]
IBM
SPSS
는 T-테스트에서
零假說
의 臨界値(α) 領域(零假說 棄却 有無)을 確認할 수 있는
P값
(有意確率)인 sig를 提示한다.
PSPP
에서도 이와같이 sig 값을 보여준다.
- (예) α < sig(P) 이면 零假說 採擇(零假說 棄却不可)
- (예) α > sig(P) 이면 零假說 棄却 (
對立假說
採擇 - 統計的으로 有意味하다)
이러한 IBM SPSS , PSPP, R, SAS等의 統計프로그램의 假說檢證은 可讀性을 높이는 P값(有意確率) sig를 보여준다는 點에서 T-테스트뿐만아니라 分散分析,回歸分析等에서 一貫되게 便利性을 提供한다.
Z테스트
[
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]
Z-테스트
로부터 T-테스트 값을 計算하여 推定할 수 있다.
같이 보기
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]
註解
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]
- ↑
고셋을 雇用한
기네스
에서는 企業의 祕密 嚴守를 위해 元來 論文의 發表를 許容하지 않았으나, 特別히 筆名을 使用한다는 條件으로 許容한 것이다.
[9]
各州
[
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