Top 50 엑셀 T 검정 Top 5 Best Answers

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[엑셀 통계강의] 24. 독립표본 t검정 (1) F검정

허선생 통계 : 네이버 블로그

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허선생 통계 : 네이버 블로그

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

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주제에 대한 비디오 보기 엑셀 t test

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

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기사의 키워드 [엑셀 통계강의] 24 독립표본 t검정 (1) F검정

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.

[엑셀 통계] 24. 독립표본 t검정 (1) F검정

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도구 엑셀 로 푸는 통계

24. 독립표본 t검정 (1) F검정

도구로 푸는 통계 엑셀_24강.xlsx

t검정은 두 집단의 평균차이가 있는지 없는지 여부를 판단하는 검정입니다. 엑셀에서는 크게 두가지 t검정이 있습니다. 독립표본 t검정과 대응표본 t검정(쌍체비교) 입니다. 둘의 간단한 차이는 아래와 같습니다.

독립표본 t검정 : 서로 다른 두 집단의 평균을 비교 (ex.남녀 발 사이즈 차이)

대응표본 t검정 : 동일한 집단의 사전,사후 평균을 비교 (ex. 탈모 치료제 복용 전후 머리숱)

오늘은 독립표본 t검정을 하는 방법을 설명드리겠습니다. 엑셀에서 독립표본 t검정은 다시 둘로 나뉘는데 엑셀에서 직접 확인해봅시다.

엑셀의 [데이터] 탭에 가장 오른쪽에 있는 데이터분석을 클릭합니다. 독립표본 t검정이 둘로 아래와 같이 둘로 나뉩니다.

– 등분산 가정 두집단

– 이분산 가정 두집단

두 집단의 분산이 같은지 여부에 따라 둘로 나뉘는 것입니다. 따라서 F검정을 먼저 수행하여 분산 차이를 검정합니다.

실제 데이터를 이용하여 검정을 수행해봅시다. 사이즈코리아(설명링크)에서 다운받은 데이터 중 남녀 발 길이만 추린 것입니다. (데이터는 글의 끝부분에서 다운로드 하실 수 있습니다.)

총 6410명의 발 길이 데이터입니다. 남자 3189명, 여자 3221명입니다. 먼저 F검정을 수행합시다.

1. [데이터 탭] – [데이터 분석] – [F검정 : 분산에 대한 두 집단] – 확인 클릭

2. 변수 1에는 남자의 발길이 데이터를, 변수2에는 여자의 발길이 데이터를 입력합니다.

3. 출력범위를 체크하고, 원하는 위치를 선택해줍니다. 확인을 클릭합니다.

4. p값을 확인해줍니다. 0.05보다 한참 작네요. 귀무가설이 기각됐습니다.

F검정에서의 귀무가설은 ‘두 집단의 분산이 같다’ 입니다. 이 가설이 기각됐으니까 분산이 다르다고 판단하고 t검정을 진행해야 합니다. 따라서 이번 예제의 경우는 t-검정 : 이분산 가정 두집단 으로 t검정을 진행해야 합니다. 다음 글에서 이어가겠습니다.

영상이 더 편하신 분

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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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