기초통계 6편 다양한 통계적 검정 방법

이전 글에서는 통계적 검정의 중요성과 간단한 예제를 통해 그 개념을 이해했다. 이번 글에서는 다양한 통계적 검정 방법에 대해 알아보자.

1. T-검정 (t-test)

T-검정은 두 집단의 평균 차이를 검정할 때 주로 사용된다. 예를 들어, 남성과 여성의 소비 패턴, 두 가지 다른 광고 캠페인의 효과 등을 비교할 때 사용한다.

• 독립 표본 t-검정: 두 독립적인 집단의 평균을 비교할 때 사용한다.
• 대응 표본 t-검정: 같은 집단에서 두 번의 측정을 했을 때, 그 차이를 검정하고자 할 때 사용한다.

2. 카이제곱 검정 (Chi-squared test)

카이제곱 검정은 범주형 데이터의 분포 차이를 검정할 때 사용된다. 예를 들어, 특정 광고 캠페인 후 구매한 사람들의 연령대 분포가 기대치와 다른지를 검정할 때 사용한다.

3. ANOVA (분산 분석)

ANOVA는 세 개 이상의 집단의 평균 차이를 검정할 때 사용된다. 예를 들어, 세 가지 다른 광고 캠페인의 효과를 비교하고자 할 때 사용한다.

예제: 세 가지 광고 캠페인의 효과 비교

회사가 세 가지 다른 광고 캠페인 A, B, C를 진행했다. 이 세 가지 캠페인의 효과를 비교하고자 한다.

1. 귀무가설 (H0): 세 광고 캠페인의 효과는 동일하다.
2. 대립가설 (H1): 적어도 하나의 광고 캠페인은 다른 캠페인과 효과가 다르다.

ANOVA 검정을 통해 귀무가설을 기각할 수 있는지 확인한다. 만약 기각된다면, 세 광고 캠페인 중 적어도 하나는 다른 캠페인과 효과가 다르다고 볼 수 있다.

마무리

통계적 검정 방법은 다양하다. 연구의 목적과 데이터의 특성에 따라 적절한 검정 방법을 선택하는 것이 중요하다. 다음 글에서는 통계적 검정의 결과를 해석하는 방법에 대해 알아보겠다.