t-검증 및 분산분석, 회귀분석 실제 사례 분석하기

Ⅰ. t-검증과 분산분석 등 통계분석과 관련된 내용 정리

t-검증과 분산분석은 통계학에서 가설 검증을 수행하는 강력한 도구이다. t-검증은 주로 두 집단 간의 평균 차이를 비교하는 데 사용된다. 예를 들어, 신약의 효과를 검증하기 위해 실험군과 대조군의 평균 수치 차이를 분석할 때 유용하다. 이때 가설은 두 집단의 평균이 동일하다는 귀무가설과 그렇지 않다는 대립가설로 설정된다. t-검증은 데이터의 분포가 정규분포를 따른다고 가정하고, 두 집단의 분산이 같다고 가정하는 독립표본 t-검증과 두 집단의 분산이 다를 때 사용하는 Welch의 t-검증으로 나뉜다. t-검증의 결과로 얻은 p-value는 귀무가설을 기각할지 여부를 판단하는 중요한 지표이다. 일반적으로 p-value가 0. 05 이하일 경우 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하게 된다. 분산분석, 즉 ANOVA는 세 개 이상의 집단 간 평균 차이를 검증하는 방법이다. ANOVA는 소스별 변동을 분석하여 그룹 간 평균 차이를 평가한다. ANOVA의 기본 아이디어는 각 집단의 평균이 전체 평균과 얼마나 다른지를 평가하는 것으로, 그룹 간 변동과 그룹 내 변동을 비교한다. 분산분석에서도 귀무가설은 모든 집단의 …