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t.test함수는 어떻게쓰는건가요?

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t-Test in Excel (In Easy Steps)

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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

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.

t-Test in Excel

This example teaches you how to perform a t-Test in Excel. The t-Test is used to test the null hypothesis that the means of two populations are equal.

Below you can find the study hours of 6 female students and 5 male students.

H 0 : μ 1 – μ 2 = 0

H 1 : μ 1 – μ 2 ≠ 0

To perform a t-Test, execute the following steps.

1. First, perform an F-Test to determine if the variances of the two populations are equal. This is not the case.

2. On the Data tab, in the Analysis group, click Data Analysis.

Note: can’t find the Data Analysis button? Click here to load the Analysis ToolPak add-in.

3. Select t-Test: Two-Sample Assuming Unequal Variances and click OK.

4. Click in the Variable 1 Range box and select the range A2:A7.

5. Click in the Variable 2 Range box and select the range B2:B6.

6. Click in the Hypothesized Mean Difference box and type 0 (H 0 : μ 1 – μ 2 = 0).

7. Click in the Output Range box and select cell E1.

8. Click OK.

Result:

Conclusion: We do a two-tail test (inequality). lf t Stat < -t Critical two-tail or t Stat > t Critical two-tail, we reject the null hypothesis. This is not the case, -2.365 < 1.473 < 2.365. Therefore, we do not reject the null hypothesis. The observed difference between the sample means (33 - 24.8) is not convincing enough to say that the average number of study hours between female and male students differ significantly.

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

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