2-표본 t 검정에 대한 데이터 고려 사항

유효한 결과를 얻으려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하거나 결과를 해석할 때 다음 지침을 따르십시오.

데이터가 계량형(예: 포장의 무게)이어야 합니다.

계량형 데이터에는 두 값 사이에 무한한 개수의 값이 있습니다.

데이터에 카운트(예: 단위당 결점 수)가 포함되어 있는 경우 2-표본 포아송 비율을 사용하십시오. 데이터의 각 관측치가 두 범주(통과/실패) 중 하나로 분류되면 두 비율 검정을 사용하십시오. 데이터 유형에 대한 자세한 내용은 가설 검정으로 분석할 수 있는 데이터 유형에서 확인하십시오.

표본 데이터는 심하게 치우치지 않아야 하고 각 표본 크기는 15보다 커야 합니다.

표본 크기가 15보다 크면서 기본 분포가 단봉이고 계량형이면 데이터가 약간 치우쳐 있더라도 가설 검정이 적절히 수행됩니다. 두 가지 표본 중 하나가 15보다 작으면 왜도와 비정상적인 관측치가 있는지 확인하기 위해 데이터를 그래프로 표시해야 합니다. 데이터가 심하게 치우쳐 있거나 비정상적인 관측치가 많으면 결과를 해석할 때 주의해야 합니다.

표본 데이터는 랜덤하게 선택해야 합니다.

통계에서 랜덤 표본은 모집단에 대한 일반화 또는 추론을 작성하기 위해 사용됩니다. 데이터가 랜덤하게 수집되지 않은 경우에는 결과가 모집단을 나타내지 않을 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 표본의 랜덤성에서 확인하십시오.

각 관측치가 다른 모든 관측치로부터 독립적이어야 합니다.

서로 다른 두 캘리퍼스를 사용하여 측정한 베어링의 측정값과 같이 쌍체 또는 종속 관측치가 있는 경우 쌍체 t 검정을 대신 사용하십시오. 자세한 내용은 종속 표본 및 독립 표본의 차이에서 확인하십시오.

적절한 표본 크기 결정
표본은 다음 사항이 참일 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다. 가설 검정에 적절한 표본 크기를 결정하려면 2-표본 t 검정에 대한 검정력 및 표본 크기으로 이동하십시오.
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