학생 S 테스트

스튜던트 S 테스트(Student S Test)는 모집단의 특성 분포를 알 수 없는 경우 두 표본의 평균이 동일하다는 통계적 가설을 테스트하는 데 사용되는 통계 기준입니다.

스튜던트 검정은 표본이 작고(각 표본의 크기가 관측치 30개 미만) 모집단의 특성 분포가 정규 분포와 다를 때 사용됩니다.

테스트의 본질은 학생 테스트의 실제 값을 특수 테이블에서 결정된 임계 값과 비교하는 것입니다.

기준의 실제 값이 임계 값보다 크면 평균 간의 차이가 없다는 귀무 가설이 기각되고 대립 가설이 채택됩니다.

따라서 스튜던트 테스트를 통해 일반 모집단의 분포 법칙을 알 수 없는 경우 두 표본의 평균값 차이의 유의성을 평가할 수 있습니다. 이 기준은 응용 통계 연구에 널리 사용됩니다.

스튜던트 t 검정은 두 표본의 평균이 동일하다는 가설을 검정하는 데 사용되는 통계 검정입니다. 이 테스트는 1908년 미국의 통계학자인 윌리엄 고셋(William Gossett)이 개발했습니다.

스튜던트 t 테스트는 두 평균 간의 차이를 평가하는 데 사용되는 스튜던트 분포를 기반으로 합니다. 스튜던트 분포는 종 모양이며 평균을 기준으로 대칭입니다.

스튜던트 t 테스트를 수행하려면 다음 단계를 완료해야 합니다.

1. 자유도(df)를 결정합니다. df는 각 표본의 관측치 수와 추정하려는 매개변수 수(일반적으로 하나의 매개변수 - 평균) 간의 차이로 정의됩니다.

2. 테스트 기준(t-통계량)을 계산합니다. t-통계량은 t = (첫 번째 표본의 평균 - 두 번째 표본의 평균) / (두 표본의 표준 편차) 공식을 사용하여 계산됩니다.

3. 결과 t-통계량 값을 학생 분포의 임계값과 비교합니다. 임계값은 선택한 유의 수준(보통 5% 또는 1%)과 자유도에 따라 달라집니다.

4. 결과 t-통계량 값이 선택한 유의 수준 및 자유도에 대한 임계값보다 크면 두 표본의 평균이 주어진 유의 수준에서 동일하다는 귀무가설을 기각할 수 있습니다.

5. 얻은 t-통계량 값이 임계값보다 작으면 귀무가설을 기각할 수 없습니다.

일반적으로 스튜던트 t 검정은 두 그룹 간의 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 확인할 수 있으며, 이는 추가 연구가 필요한지 또는 데이터 분석 방법을 변경해야 하는지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.