간단하고 쉽게 티 검정(t test)하기-개념, 예시, 바로따라할 수 있는 무료 프로그램 JASP 활용한 실시방법

*세*
최초 등록일
2018.11.02
최종 저작일
2018.11
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소개글

통계분석에 대해 배경지식이 없는 분들을 위해서 티 검정(t-test)이 무엇인지, 어떤 가설에 적용될 수 있는지를 설명했고, 무료 프로그램으로 쉽게 티 검증을 할 수 있는 튜토리얼이 들어있습니다.
티검증을 알고 싶고 당장 실시해서 결과를 보고하셔야 하는 분들에게 많은 도움이 될 것 같습니다.

목차

1. t검정의 정의

2. t검정을 실시하기 위한 가정들(assumptions)

3. t검정을 통한 차이 검증의 개념

4. t검정의 종류
1) 단일표본 t검정
2) 독립표본 t검정
3) 종속표본 t검정

5. t 검정을 실시하는 구체적인 방법

6. JASP를 활용한 독립 표본 티 검정(independent samples t test) 튜토리얼

본문내용

t검증이란 두 집단의 평균이 유의미하게 다른지를 확인하는 통계적 방법이다. 이때 비교 대상이 되는 두 집단은 독립 변수(independent variable) 가 되고, 각 독립 변수에 따라 다르게 측정되는 수치는 종속 변수(dependent variable)가 된다. 예를 들어, 어떤 초등학교 선생님이 1학년 남학생의 키가 1학년 여학생의 키보다 큰 지에 대해 연구한다고 가정하자. t검증을 사용하여, 1학년 전체에서 남녀 학생의 키 차이가 있는 지 알아보기 위해서 1학년 1반 학생들의 키를 측정한 후, 1학년 전체의 남녀 키가 다른지를 통계적으로 추론해 볼 수 있다. 이 때 남/녀의 여부는 독립 변수가 되고 이들의 키는 종속 변수가 된다. 그리고 모집단(population; 연구 가설이 궁극적으로 궁금해 하는, 연구 대상이 되는 전체 집단) 은 1학년 학생 전체가 되고, 표본 집단은 1학년 1반 학생들이 된다. t 검정을 통해 통계적으로 남자와 여자의 키 차이가 유의하다는 결론이 내려진다면, 모집단(1학년 학생)의 키의 차이도 통계적으로 유의하게 차이가 난다는 추론이 가능하다는 결론을 내릴 수 있다. 다음 내용을 요약하면 다음과 같다.
• t검증(독립표본 t검증)이 연구 가설 검증에 사용되는 예시
- 연구 가설(research hypothesis): 1학년 남학생의 키는 1학년 여학생의 키보다 크다.
- 독립 변수(independent variable): 성별
- 종속 변수(dependent variable): 키
- 두 모집단: 1학년 남학생/ 1학년 여학생
- 두 표본 집단: 1학년 1반 남학생/ 1학년 1반 여학생
- t검증이 추론하는 차이 검증: 1학년 1반 남학생 키 평균과 1학년 1반 여학생 키 평균의 차이가 유의한 지를 검증함을 통해 1학년 전체 학생의 성별에 따른 키 차이가 통계적으로 유의 한 지를 추론함.

참고 자료

없음
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