통계 / 시험
t 검정 계산기 (일표본, 이표본, 대응표본)
데이터에 대해 일표본, 이표본(Welch 또는 Student), 대응표본 t 검정을 양측 또는 단측으로 수행하고 t, 자유도, p값, 평균을 확인합니다.
t 검정 계산기 (일표본, 이표본, 대응표본): t 통계량은 평균의 차이를 표준오차로 나눈 값입니다. Welch 검정은 각 그룹의 분산을 개별적으로 사용하고 Welch–Satterthwaite 자유도를 적용합니다. Student 검정은 분산을 합쳐 사용합니다. 대응표본 검정은 차이값에 대한 일표본 검정입니다. p값은 Student t분포에서 계산하며, 브라우저에서 처리하고 SciPy 결과와 대조합니다. 예시 그룹의 경우 Welch t = 3.40, p = 0.0055입니다. 서버에 파일을 전혀 업로드하지 않고 브라우저에서 100% 로컬로 실행됩니다.
- 카테고리
- 학교 및 학습 도구
- 실행 횟수
- 브라우저에서
- 비용
- 무료 · 가입 불필요
- 사용 가능 여부
- 사용 가능
브라우저에서 전부 실행됩니다
5% 수준에서 유의합니다(p < 0.05). 실제 차이가 없다면 이러한 결과가 나올 가능성은 낮습니다.
t-검정은 평균과 특정 값의 차이 또는 두 평균 간 차이가 우연으로 설명할 수 있는 범위보다 큰지 검정합니다. Welch 검정은 분산이 같다고 가정하지 않으므로 두 집단에 더 안전한 기본값입니다. 대응표본 검정은 동일한 대상에서 측정한 두 값을 비교합니다. 데이터가 대체로 정규분포를 따르거나 표본이 충분히 커야 합니다. 작은 p-value는 차이가 우연일 가능성이 낮다는 뜻이지, 차이가 크거나 중요하다는 뜻은 아닙니다.
결과 해석
p는 실제 평균이 같다고 할 때 이 정도로 크거나 더 큰 차이가 나타날 확률입니다. 0.05 미만을 유의성의 일반적인 기준으로 사용하지만 이는 법칙이 아니라 관례이므로 정확한 p값을 보고하십시오.
집단이 두 개보다 많으면 여러 t 검정 대신 일원 ANOVA 계산기를 사용하십시오. 여러 t 검정은 거짓 양성을 증가시킵니다.
가정
t 검정은 관측값이 서로 독립적이고 데이터가 대략 정규분포를 따른다고 가정합니다. 또는 각 표본이 충분히 커서(약 30개 이상) 평균이 정규분포에 가까워야 합니다. 강한 이상치가 있으면 결과가 왜곡될 수 있습니다.
대신 하나의 값이 얼마나 이례적인지 확인하려면 z 점수 계산기를 사용하십시오.
사용 방법
- 검정을 선택합니다: 일표본, 이표본 또는 대응표본입니다.
- 각 그룹의 값을 붙여넣고, 일표본 검정에서는 비교할 기준값을 입력합니다.
- 양측 또는 단측을 선택하고 t, 자유도, p값을 확인합니다.
개인정보 보호 및 제한사항
데이터는 브라우저에 유지됩니다. 업로드하지 않습니다.
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자주 묻는 질문
어떤 이표본 검정을 사용해야 하나요?
분산이 같다고 가정할 충분한 이유가 없다면 Welch 검정을 사용하십시오. 분산이 같을 때는 검정력이 거의 같고, 분산이 다를 때는 훨씬 안전합니다.
언제 대응표본 검정을 사용하나요?
한 목록의 각 값이 다른 목록의 값 하나와 짝을 이루는 경우에 사용합니다. 예를 들어 같은 사람의 사전·사후 측정값이나 서로 대응하는 쌍이 해당합니다.
유의한 p값은 효과가 크다는 뜻인가요?
아닙니다. 표본이 크면 아주 작은 차이도 유의해질 수 있습니다. p값과 함께 평균의 차이와 Cohen's d 같은 효과 크기를 보고하십시오.
무료 도구 · 브라우저에서회 실행 · 계정 불필요