Top 44 엑셀 T 검정 Top 79 Best Answers

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[엑셀 통계강의] 24. 독립표본 t검정 (1) F검정

[엑셀 통계강의] 24. 독립표본 t검정 (1) F검정

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허선생 통계 : 네이버 블로그

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엑셀에서 2표본 t-검정(Two Sample t-Test)하기

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엑셀에서 2표본 t-검정(Two Sample t-Test)하기

엑셀에서 2 표본 t-검정(two sample t-Test) 실행하기

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T.TEST 함수

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[엑셀 통계강의] 24. 독립표본 T검정 (1) F검정 | 엑셀 t test 최신

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[엑셀 통계강의] 24 독립표본 t검정 (1) F검정 – 엑셀 t test 및 이 주제에 대한 세부정보

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개선 전과 후의 평균값이 차이가 있을까? – 엑셀로 T-Test(T 검정)하는 방법

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개선 전과 후의 평균값이 차이가 있을까 – 엑셀로 T-Test(T 검정)하는 방법

T-Test

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[Excel로 숫자 보기] t-test, 두 점포를 비교 합시다

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[기초] 4. [엑셀]t검정 :: 춤추는초코칩의 통계흥신소

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엑셀에서 2표본 t-검정(Two Sample t-Test)하기

2 표본 t-검정(two sample t-Test)은 두 모집단의 평균값이 동일한지 판별하는 검정이다.

2 표본 t-검정(two sample t-Test)을 해본다.

엑셀에서 2 표본 t-검정(two sample t-Test) 실행하기

한 식물학자는 같은 열대 밀림에 서식하는 두 식물 종의 평균 높이가 같은지 아닌지 알고 싶다. 모든 종을 채취해서 높이를 측정하고 평균을 내는 일은 비효율적이었다. 그래서 20개의 표본을 채취하고 높이를 기록했다.

두 개의 서로 다른 모집단(popluation)에서 채취한 같은 크기(size)의 두 표본(sample)으로 두 종의 모집단(population)이 의 평균 높이가 같은지 t-검정(t-Test)으로 판별할 수 있다.

1단계: 두 표본의 분산(variance)가 같은지 알아본다.

2 표본 t-검정(two sample t-Test)을 하기 위해서, 선행작업으로 두 모집단(population)의 분산(variance)이 같은지 다른지 판별한다. 간략한 판별법으로 두 표본에 분산 값 중 큰 분산의 값이 작은 분산의 값에 4배가 되지 않으면 모집단(population)의 분산(variance)이 같다고 간주한다.

분산(variance)의 크기비율이 12.9/8.134 = 1.586 이므로 4보다 작다. 두 모집단(population)의 분산(variance)은 통계적으로 같다고 본다.

2단계: 2표본 t-검정(two sample t-Test)을 한다.

데이터 분석 툴에 들어가서 2표본 t-검정(two-sample t-Test)을 한다.

데이터 분석에 들어간다.

혹시 없다면, 데이터 분석 툴 업로드 하기 받아온다.

3단계: 데이터 분석 툴에서 분석한다.

t-Test 등분산 가정 두 집단을 선택하고 변수 1에 A2:A17, 변수 2에 B2:B17을 입력한다.

평균(Mean): 식물 1 표본의 평균 15.15 , 식물 2 표본의 평균 15.8

식물 1 표본의 평균 , 식물 2 표본의 평균 분산(Variance): 식물 1 표본의 분산 8.134211 , 식물 2 표본의 분산 12.90526

식물 1 표본의 분산 , 식물 2 표본의 분산 관측수(Observation) : 표본의 수이다. 20

: 표본의 수이다. 공동(Pooled) 분산: s ²p = [ (n1-1) s^²₁+ (n2-1) s²₂ ] / (n 1 +n 2 -2)를 해서 구해진 변수 1, 변수 2의 공동(pooled)으로 구한 분산 값이다. 후에 t 통계량을 구할 때 쓰인다.

1 2 가설 평균 차(Hypothesized mean difference): 두 표본의 평균의 차이를 가정한 값이다. 여기서 ‘0’ 값이다. 앞선 가정 선정에서 두 식물의 높이가 같은지 아닌지 알고 검정하기 때문이다.

자유도(dgrees of freedom): 20+20-2 = 38

t 통계량(t statistics): t = [ x 1 – x 2 ] / √ [ s^ 2p (1/n 1 + 1/n 2 ) ]에 의해 구해진다. 여기서는, t = [15.15-15.8] / √ [ 10.51974(1/20+1/20) ] = -0.63374 .

P(T <=t) 양측 검정: 여기서 양측 검정(two-tailed t-Test)에 p-값(p-value)은 0.530047이다. 유의 수준에서 알파 값 0.05 보다 크다. 그래서 가설을 기각할 수 없다. 두 식물종의 평균 높이가 다르다는 어떠한 통계적 근거를 제시하지 못한다. t 기각치 양측 검정(t Critical Two-tail): 알파값 0.05, 자유도 38에서 t-기각치(t Critical value) 표에서 찾을 수 있는 값이다. 이 값은 2.024394. 통계 검정에서 구해진 t-통계량(t-statistic)은 -0.63374로 t-기각치 보다 작다. 이는 또한 가설을 기각할 수 없다. 그러므로, 두 식물종의 평균 높이가 다르다는 어떠한 통계적 근거를 제시하지 못한다. p-value와 기각치(critical value)의 통계 검정법에서 동일한 결과를 내고 있다.

개선 전과 후의 평균값이 차이가 있을까?

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T-Test

업무를 하다보면 빈번하게 개선 진행이 이루어지며, 그 결과값이 개선전과 비교하여 개선이 되었는지를 확인하는 척도로 T-Test를 진행을 해요. T-Test는 2개의 집단에 대한 비교만 가능하며, 그 이상의 집단일 경우 ANOVA를 사용해요.

일반적으로 미니탭을 많이 활용하나 요즘은 엑셀에도 통계 분석 기능이 적용이 되어 있어서 간편하게 분석해볼 수 있어요.

T-Test는 두 모집단의 평균이 같다는 귀무가설을 검정하게 되어 있어요.

(귀무가설 H0을 기각하면 개선 전에 비해 개선 후의 평균값이 달라졌다고 할 수 있으며, H0가 채택되었을 경우에는 개선 전과 후의 평균 차이는 없다고 볼 수 있다.)

H0: μ1 – μ2 = 0 – 귀무가설

H1: μ1 – μ2 ≠ 0 – 대립가설

1) 예제

아래와 같이 여학생 6명과 남학생 5명의 학습 시간을 확인할 수 있다.

여학생과 남학생의 학습 시간은 같다고 할 수있을까?

귀무가설과 대립가설은 하기와 같다.

H0 = 여학생과 남학생의 학습 시간은 같다.

H1 = 여학생과 남학생의 학습 시간은 다르다.

2) 엑셀 따라하기

1. 데이터탭 -> 데이터 분석 -> t-검정: 이분산 가정 두집단

(등분산 : 두 집단의 분산이 같을 경우 / 이분산 : 두 집단의 분산이 다를 경우)

2. 변수1 = 여학생의 값 범위 / 변수2 = 남학생의 값 범위를 입력 후 확인

3. 값 해석하기

우선 예제에서 궁금했던 여학생과 남학생의 학습 시간에 대한 판단 기준은 양의값과 음의값의 기준이 있으므로 양측 검증으로 판단하게 됩니다.

결과값에서 t 기각치 양측검증의 값이 2.364이므로, -2.364 < 1.472 < 2.364가 되며 이는 기각치 내에 존재하므로 귀무가설을 기각하지 않게 됩니다. 또한 P-Value의 양측 검정 값은 0.184로 유의수준 0.05보다 크므로 귀무가설을 기각하지 않습니다. 결과로 여학생과 남학생 간의 학습 시간은 크게 다르다고 말할만큼 설득력이 없다고 할 수 있습니다. 728x90

[Excel로 숫자 보기] t-test, 두 점포를 비교 합시다

두 집단을 비교 분석하는 도구, t-test

상황1)두개의 영업점포를 운영하고 있다고 합시다.

각 지점 고객 연령층이 다르다면 그에 맞는 프로모션을 준비하려합니다.

상활2) A점포 근무자를 대상으로 서비스 교육을 실시했는데,

교육 전후의 고객 컴플레인 수를 확인해서 실제로 효과가 있었는지 보고싶습니다.

이렇게 ‘두 집단’ 간의 유의미한 차이를 분석하는데에는 t-test가 사용됩니다.

t-test는 두 집단간의 평균차이를 평균간 차이의 표준오차로 나눈 값(t값)과 자유도를 기초로,

그 차이가 표집의 오차에 의해 일어날 확률을 계산하여 유의확률과 비교한 뒤 집단간 차이를 판단합니다.

‘상황1’ 을 두고 엑셀로 돌려보겠습니다.

A지점과 B지점에서 우수고객을 임의로 추출한 뒤 연령대를 살펴보았습니다.

위 표본을 보고

‘A지점의 고객 평균나이는 42세인 반면, B지점의 고객 평균나이는 38세이므로 연령대의 차이가 있네?’

라고 해석하는 것이 일반적일 것 입니다.

하지만 ‘이런 차이가 나타난 것은 우연은 아닐까?’ 하고 의심을 해보고 검정을 해봅시다.

h_0 (귀무가설) : 두 지점간의 고객 연령 차이는 없다.

h_a (대립가설) : 두 지점간 고객 연령은 차이가 있다.

엑셀의 데이터분석에서 ‘t-검정: 이분산 가정 두집단’을 선택합니다.

변수 1과 2의 범위를 설정한 뒤, 가설 평균차는 ‘0’을 기입합니다.

(귀무가설처럼 두 집단의 연령 차이는 ‘0’, 즉 차이가 없을 것이라는 뜻입니다.)

이름표는 사용으로 체크하고, 유의수준은 더 가혹하거나 관대하게 할 수 있지만 일반적인 0.05로 지정합니다.

확인버튼을 누르면 이런 표가 생성됩니다. 우리는 일단 p-value에만 집중합니다.

p값이 0.05를 상회합니다.

즉 두 지점의 고객 연령의 차이는 우연히 발생한 것일 뿐, 통계적으로 유의미하지 않습니다.

위의 숫자를 보고 ‘두 지점의 고객 연령대 차이가 4살 정도다 난다’

또는 ‘A지점은 타겟은 40대, B지점은 30대를 타겟으로 한 마케팅을 펼쳐야 한다.’ 라는

의사결정을 하기에는 무리가 있다고 볼 수 있습니다.

이러한 두집단의 분석을 도출하는 데에 생략된 것들이 많습니다.

동일한 집단의 전후를 비교하는 것인가

추출된 각 지점의 샘플은 등분산성을 만족하는가

차이의 여부가 아닌 크고 작음을 검증해야하는가 (단측검정, 양측검정)

두 집단이 아닌 세 집단도 검정할 수 있는가 (ANOVA)

우선은 쉬운 예제로 먼저 연습하고, 차차 알아가보겠습니다.

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