t-검정은 두 집단 간의 평균 차이가 통계적으로 유의미한지를 평가하는 데 사용되는 통계적 검정 방법입니다. 데이터가 정규 분포를 따르고, 표본 크기가 작을 때 주로 사용됩니다. 이번 강의에서는 t-검정의 종류, 사용 조건, 그리고 실제 적용 방법에 대해 알아봅니다.

t-검정의 종류

1. 단일 표본 t-검정 (One-Sample t-Test): 한 집단의 평균이 특정 값(모집단 평균, 기준값 등)과 차이가 있는지를 검정합니다.
2. 독립 표본 t-검정 (Independent Samples t-Test): 두 독립적인 집단 간의 평균 차이가 통계적으로 유의미한지 검정합니다. 예를 들어 두 가지 다른 교육법 효과를 비교할 때 사용할 수 있습니다.
3. 쌍체 표본 t-검정 (Paired Samples t-Test): 같은 집단에 대해 두 번의 측정이 이루어졌을 때, 두 측정 간의 차이가 통계적으로 유의미한지를 검정합니다. 예를 들어, 치료 전후의 효과를 비교할 때 사용됩니다.

t-검정의 사용 조건

• 정규성: 데이터가 정규 분포를 따라야 합니다. 작은 표본 크기에서는 정규성 검정을 통해 확인할 수 있습니다.
• 분산의 동질성: 독립 표본 t-검정을 사용할 경우, 두 집단의 분산이 같은지를 검증해야 합니다. Levene의 검정과 같은 방법으로 분산의 동질성을 검사할 수 있습니다.
• 독립성: 측정된 데이터는 서로 독립적이어야 합니다. 쌍체 표본 t-검정의 경우, 측정 전후의 데이터는 서로 종속적입니다.

적용 방법

1. 가설 설정: 귀무 가설(H0)과 대립 가설(Ha)을 설정합니다.
2. 데이터 수집 및 전처리: 필요한 데이터를 수집하고, 데이터가 분석의 전제 조건을 만족하는지 확인합니다.
3. t-값 계산 및 P-값 평가: t-검정을 수행하여 t-값을 계산하고, 이를 바탕으로 P-값을 도출합니다. P-값이 유의 수준(α)보다 작으면 귀무 가설을 기각합니다.
4. 결과 해석: 검정 결과를 해석하고, 연구 질문에 대한 결론을 도출합니다.

구체적인 t-검정 수행 방법

t-검정을 수행하는 기본적인 과정은 두 집단의 평균 차이를 비교하여 그 차이가 통계적으로 유의미한지를 결정하는 것입니다. 구체적으로, t-검정을 수행할 때는 다음 단계를 따릅니다.