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지난번 두 표본의 가설검정에 이어서이번 글에서는 범주형(Categorical) 변수의 가설검정에 대해서 알아보겠습니다.통계 분석을 하다 보면 숫자 같은 연속형 변수뿐만아니라 등급, 선택지와 같은 범주형(Categorical)변수들도 마주하게 됩니다.범주형 변수의 가설검정을 진행할 때는카이제곱(Chi-Squared) 분포를 따르는 검정 통계량을 사용하는데이는 밑에서 더 자세히 살펴보도록 하겠습니다.그럼 이러한 범주형 변수에 사용하는 두 가지주요 가설검정에 대해서 알아보겠습니다.적합도 검정(Goodness-of-Fit)적합도 검정은 범주형 변수가 한 가지일 때활용가능한 가설 검정입니다.적합도 검정은 단일 범주형 변수가기대한 비율대로 나오는지를 확인하는방법입니다.아래 예시를 통해 자세히 알아보겠습니다.가위 바..

지난번 단일 표본에서의 가설검정에 이어서이번 글에서는 두 집단에서의 가설검정에대해서 알아보겠습니다.통계 분석에서 두 집단 간의 차이를 비교하는일이 꽤나 많이 때문에 단일 표본뿐만 아니라두 집단에서의 가설검정 역시 아주 중요합니다.혹시 단일 표본의 가설검정에 대해서기억이 잘 나지 않으시는 분들은 아래 링크참고 부탁드리겠습니다.2025.06.13 - [엑셀과 통계 (Excel&Statistic)] - 초보자를 위한 기초 엑셀 통계 (13) - 단일 표본 가설검정 (Hypothesis Test)두 집단에서 가설검정우선 두 집단 간의 가설검정에서도기본적인 틀은 아래와 같이 단일 표본의가설검정과 동일합니다.1. 가설설정- H0 (귀무가설): 차이가 있음- H1 (대립가설): 차이가 없음2. 전제조건- 각 집단이 ..

지난번 작은 크기의 표본에서의 신뢰구간 및적절한 표본의 최소 크기에 이어서이번글에서는 단일 표본에서의가설검정(Hypothesis Test)에대해서 알아보겠습니다.가설검정 (Hypothesis Test)우선 가설검정은 통계 분석에서 아주 핵심이 되는기법입니다.표본 데이터를 통해서 모집단에 대한 추정을평가할 수 있는 방법입니다.가설검정의 기본 구조가설 검정은 아래와 같은 5가지 요소로 구성됩니다.1. 가설 (Hypothesis)- H0 (귀무가설): 변화가 없다. 아무 일도 일어나지 않는다.- H1 (대립가설): 변화가 있다.2. 전제조건 (Assumption)- 표본이 랜덤 하게 추출되었는가?- 표본의 크기가 충분한가?3. 검정통계량(Test Statistic)- 표본오차를 표준오차로 나눈 값 (Z값 or..

지난번 신뢰구간(Confidence Interval)에 이어서이번 글에서는 표본의 크기가 30 이하인 작은 표본에서신뢰구간을 구하는 방법과 필요한 최소 표본의 크기를구하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.작은 표본에서 신뢰구간기본적으로 작은 표본이라고 하는 것을 표본의 크기가 30 이하라고 설정하고 진행하겠습니다.만약의 표본의 크기가 30 이하라면위 공식에서 Z값만 t값으로 바꿔주면 됩니다.t값은 엑셀에서 T.INV.2T(1 - α, 표본 크기 - 1)를 사용해구할 수 있습니다.이때 표본크기에서 1을 빼는 이유는degree of freedom라고 부르는 자유도를위해서 인데 표본에서 극단적인 값이 존재할 수도있으니 그 극단적인 값을 보정하기 위해 사용합니다.이렇게 t값을 구한 후에는표본 통계량 +- t값 *..