인프런 커뮤니티 질문&답변

대응표본(t-검정)에서는 한 집단 내의 표본들에 대해 두 번의 측정(예를 들어, 약물 투여 전과 후)을 진행합니다. 이 경우, 모집단은 말씀한 것 처럼 실제로 하나입니다.

그러나 이 하나의 모집단에서 두 번의 측정을 하므로, 분석의 관점에서는 두 개의 서로 다른 '조건' 또는 '시점'의 데이터가 존재한다고 볼 수 있습니다.

대응표본 t-검정의 목적은 이 두 조건 또는 시점 간의 차이가 통계적으로 유의한지를 평가하는 것입니다. 예를 들어, 약물 투여 전과 후의 효과를 비교할 때, 동일한 집단 내에서의 두 측정값 간의 차이를 분석하는 것이죠.

어떤 표현이 맞다.라고 주장하기 보다 입문자에 보기에 데이터가 2개여서 2개로 표현하는 것이 이해하기 쉽다고 판단했고, 실제로 통계학과 교수님들도 그렇게 사용하는 것을 확인했어요 🙂

화이팅입니다.