두 그룹의 모평균 비교를 위한 검정을 할 때 가장 많이 사용되는 방법 중 한 개인 2-sample independent t-test가 있다. 두 그룹 비교를 위해 가장 많이 사용되는 방법 중 한 검정법인데, 여러 까다로운(?) 가정들이 있다. Two-sample independent t-test 통계검정법 중에서도 모수적 검정법을 사용하려면 다음과 같은 가정들을 모두 만족해야 한다. 📌 Assumption 1 - 두 샘플 그룹은 서로 독립 일 것 📌 Assumption 2 - 두 샘플 그룹의 평균이 모두 정규성 을 만족할 것 - 모집단이 아님! " 샘플 그룹의 평균 "이 정규분포를 따라야 한다는 것 ⇨ 중심극한정리 📌 Assumption 3 - 두 샘플 그룹의 분산이 등분산 일 때와, 이분산 일때를 구별해야 함. ❓ 2 sample independent t-test 를 실시할 때, 위 가정을 어떻게 만족해야 하는지 예시를 통해 살펴보자. 📏 북미에 위치한 A 도시와 중앙아시아에 위치한 B 도시 주민들의 키 평균을 비교하고자 한다. 내 가설은 A 도시 주민과 B 도시 주민들의 키는 유의미하게 차이가 있다는 것이다. ⇨ 귀무가설과 대립가설은 다음과 같다. - Null hypothesis (귀무가설=영가설) : A 지역 주민의 키 평균 = B 지역 주민의 키 평균 - Alternative hypothesis (대립가설) : A 지역 주민의 키 평균 ≠ B 지역 주민의 키 평균 단, 대립가설은 나의 가설이 어떠냐에 따라 (ex. A>B, B>A) 달라질 수 있다. A 도시에는 100 만 명의 주민이 살고 있고, B 도시에는 50만 명의 주민이 살고 있다고 해보자. ✔️ A 도시 사람들의 키와 B 도시 사람들의 키는 독립 이다. ( Assumption1 만족) 위 가설을 검정하기 위해서 총 150 만 명에 해당하는 모든 주민의 키를 전수조사하는 것은 불가능에 가깝다. 따라서 우선 각 지역의 주민...