1. 모집단의 평균검정
- 예. 전구의 평균수명
- 사용함수
* COUNT: 표본 자료수 계산, 자유도 계산시 사용
* SQRT: 검정 통계량 계산시 사용
* AVERAGE: 표본 평균 계산
* STDEV.S: 표본 표준편차 계산
* T.INV: T분포의 좌측 역함수 값
* T.DIST.RT: T분포의 우측 분포값
- 예제. 백열전구의 평균수명이 1,000시간을 상회한다.
* 유의확률이 0.015로 유의수준 0.01보다 높아 귀무가설을 기각하지 못한다.
2. 두 모집단의 평균비교: 독립표본(Independent)
- 예. 성별에 따른 성적의 차이
- 기본가정: 정규성, 등분산성
- 예제. 두 스마트폰에 대한 만족도 차이
* 데이터 탭 > 데이터 분석 > t-검정: 등분산 가정 두집단 or t-검정: 이분산 가정 모집단
* 양측검정의 유의확률이 0.16으로 유의수준 0.05보다 크므로 귀무가설을 기각할 수 없다. K스마트폰이 A스마트폰보다 만족도가 크다고 할 수 없다
* T.TEST 함수: 유의수준 95%에서 검정
3. 두 모집단의 평균비교: 대응표본(Paired)
- 예. 약품 사용 전후의 효과 비교
- 대응표본을 사용하는 이유: 독립표본의 이질성으로 부터 오는 차이가 크면, 효과의 차이가 있더라도 판별하기가 어려움
- 기본가정: 정규성
- 예제. 윤활융 첨가제 A와 B의 주행거리에 대한 효과 비교
* 데이터 탭 > 데이터 분석 > t-검정: 쌍체비교
* T.TEST 함수 사용 가능
* 유의확률이 0.05보다 작으므로 귀무가설을 기가한다. 첨가제의 사용이 주행거리에 영향을 미친다고 할 수 있다.
4. 등분산 검정
- 독립표본의 평균비교시, 등분산성 가정의 만족여부를 확인
- 예제. 두 스마트폰에 대한 만족도 차이
* 데이터 탭 > 데이터 분석 > F-검정: 분산에 대한 두 집단
* F.TEST 함수 사용 가능
* 유의확률이 단측에서 0.45로 유의수준보다 크므로 귀무가설을 기각할 수 없다. 두 집단 간 분산은 같다.
참고문헌: EXCEL활용 통계학개론(2017, 박명섭, 박광태, 이민호)
엑셀2007 데이터분석 t-검정: 이분산 가정 두집단 알아보기에 대해서 알아보자.
데이터 분석의 t-검정 이분산 가정 두집단은 두 모분산이 서로 다를 경우
독립인 두 정규모집단의 모평균이 같은지를 검정할때 사용이 된다.
아래그림처럼 엑셀 2007에서 데이터-데이터분석-t검정 : 이분산 가정 두집단을 클릭한후 확인을 클릭하면 사용가능
t-검정: 이분산 가정 두집단의 설정 방법은 이전에 게시한 등분산 가정과 유사하기 때문에 아래 주소 참조
//sasbigdata.com/142 <- [EXCEL] 엑셀2007 데이터분석 t-검정: 등분산 가정 두집단 알아보기
단측 유의확률값이 0.00248이고, 양측 유의확률값 또한 0.00497이다.
이분산일 경우에도 유의수준 0.05보다 유의확률값이 작기 때문에 귀무가설을 기각한다.
즉, 내부검토결과와 외부용역결과간의 평균이 유의한 차이가 있다고 볼 수 있다.
www.sasbigdata.com 김진휘