대응표본 t검정 질문입니다.
캐글 3유형 문제 푸는중입니다.
stats.ttest_rel(df['bp_pre'], df['bp_post'], alternative='greater')
stats.ttest_rel(df['bp_post'], df['bp_pre'], alternative="less")
두 코드의 결과 중
통계량은 왜 다를까요? 하나는 양수 하나는 음수입니다.
적은 것 보고 적다고하고, 큰 것을 크다고 하면 결과가 같다고 들었던 것 같은데 잘못 알고있는걸까요?
답변 2
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ttest_rel(x, y)는 x - y의 차이를 기반으로 계산합니다.
따라서 순서를 바꾸면 부호가 반대로 나옵니다.
alternative='greater'는 x가 y보다 크다는 대립가설을 의미합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. gkfksla님.
대응표본 t검정에서 stats.ttest_rel() 함수를 사용할 때, 데이터의 순서와 alternative 매개변수의 선택에 따라 검정 통계량이 달라질 수 있습니다. 이 함수는 두 집단의 평균 차이를 비교하는데, 입력 순서에 따라 계산되는 차이가 달라지기 때문입니다.
stats.ttest_rel(df['bp_pre'], df['bp_post'], alternative='greater')는 ‘bp_pre’가 ‘bp_post’보다 평균적으로 크다는 대립가설을 테스트합니다.
- 반대로,
stats.ttest_rel(df['bp_post'], df['bp_pre'], alternative="less")는 ‘bp_post’가 ‘bp_pre’보다 작다는 대립가설을 테스트합니다.
검정 통계량은 대립 가설을 어떻게 설정하느냐에 따라 양수 또는 음수로 나타날 수 있습니다. 한 쪽이 더 크다는 대립 가설을 검증할 때, 데이터의 순서가 바뀌면 차이의 부호가 바뀌므로 결과가 달라집니다. 즉, 두 통계량이 다르게 나타나는 것이 정상이며, 이는 대립 가설의 방향에 따라 양수/음수로 해석이 달라지기 때문입니다.
이 주제와 관련된 유사 답변을 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다:
- ttest 검정통계량: 검정통계량의 양수/음수 및 해석 방법에 대한 답변을 제공합니다.
- alternative = ‘less’: 대립 가설의 이해를 돕기 위한 추가 설명이 포함되어 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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