소비자리서치) t-test, anova, z-score 정리하기

1. t-test

t-test는 두 그룹 간의 평균 차이를 검정하기 위해 사용되는 통계적 방법이다. 주로 두 개의 독립적인 샘플의 평균을 비교하거나, 하나의 샘플의 평균을 특정 값과 비교할 때 적용된다. t-test는 표본의 크기가 작고, 데이터가 정규분포를 따르는 경우에 적합하다. 이 방법은 주로 연구에서 두 그룹 간의 차이를 검증하고자 할 때 사용되며, 예를 들어, 실험군과 대조군의 평균 차이, 혹은 사전 및 사후 측정 결과의 차이를 분석하는 데 유용하다. t-test는 두 가지 주요 유형으로 나뉜다. 첫째, 독립표본 t-test는 두 개의 독립적인 그룹의 평균을 비교하는데 사용된다. 예를 들어, 남성과 여성 간의 키 차이를 비교할 때 독립표본 t-test를 사용할 수 있다. 둘째, 대응표본 t-test는 동일한 그룹에서 두 가지 조건을 비교할 때 사용된다. 예를 들어, 한 그룹의 학생들이 시험 전후의 성적을 비교할 때 대응표본 t-test가 적합하다. t-test의 기본 가정은 데이터가 정규분포를 따른다는 것이며, 각 그룹 간의 분산이 동일하다는 것이다. 이러한 가정을 충족하지 않을 경우에는 비모수 검정 방법이나 수정된 t-test를 고려해야 한다. t-test를 수행하기 위해서는…