단일 표본 T-검정, 독립 표본 T-검정 또는 쌍표본 T-검정에는 몇 가지 기본 전제가 있습니다.
1. T-test는 파라메트릭 테스트로 정량적 데이터(비교적 의미가 있는 숫자)를 테스트하는데 사용되며, 데이터가 범주형 데이터인 경우 비모수적 테스트를 사용합니다.
2.? 샘플 데이터는 정규 또는 대략 정규 분포를 따릅니다.
독립 T 테스트(T 테스트라고도 함)에서는 종속 변수가 정규 분포를 준수해야 합니다. 정규 분포를 충족하지 않는 경우 이때 비모수 테스트를 사용하는 것을 고려할 수 있습니다. 특히 MannWhitney 테스트는 연구에 사용해야 합니다.
일표본 T 검정의 기본 전제 조건은 데이터가 정규 분포를 준수해야 한다는 것입니다. 정규 분포가 충족되지 않으면 연구에 일표본 Wilcoxon 검정을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다.
쌍체 표본 T 검정의 기본 전제 조건은 차이 데이터가 정규 분포를 준수해야 한다는 것입니다. 그렇지 않은 경우 연구를 위해 쌍체 Wilcoxon 검정을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다.
범주형 데이터와 정량적 데이터 간의 관계를 분석하기 위해 독립표본 t 테스트를 사용합니다. 예를 들어, 한 연구자는 두 그룹의 학생의 평균 IQ에 유의미한 차이가 있는지 알고 싶어합니다. t-검정은 두 그룹의 데이터 간의 차이만 비교하며, 그룹이 3개 이상인 경우 분산 분석을 사용합니다. 그룹이 두 개인 경우에는 표본이 작을 때(100 미만) t-검정을 사용하고, 그렇지 않으면 분산 분석을 사용하는 것이 좋습니다.
쌍체 t 테스트는 쌍체 정량 데이터 간의 차이를 비교하는 데 사용됩니다. t-검정은 일반적으로 실험 연구에 사용됩니다.
일표본 t 검정은 정량적 데이터가 특정 숫자와 크게 다른지 분석하는 데 사용됩니다. 예를 들어 5단계 척도에서 점수 3은 중립적 태도를 나타냅니다. 표본의 태도가 중립적이지 않은지 분석하기 위한 단일 표본 t 검정 시스템은 비교를 위해 기본적으로 0점을 설정합니다.
독립표본 t-검정의 데이터 형식
쌍표본 t-검정의 데이터 형식
단일표본 t-검정의 spssau 연산