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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예시문제 작업형3(ver. 2025)

예시문제 작업형 3(Ver.2025) 소문제 3번 질문

해결된 질문

150

작성자 없음

0

from scipy import stats
result = stats.ttest_ind(df[cond1]['Resistin'], df[cond2]['Resistin'], equal_var = True)

 

안녕하세요!

3번 소문제 질문에서

'두 집단의 로그 리지스틴 값에 유의미한 차이가 있는지...' 라고 해서 ttest 시에도 로그 값을 사용해야 하는 줄 알았습니다.

from scipy import stats
result = stats.ttest_ind(np.log(df[cond1]['Resistin']), np.log(df[cond2]['Resistin']), equal_var = True)

위 코드처럼요. 하지만 그렇지 않더라구요.

혹시 왜 그런건지 설명 좀 부탁드려도 될까요?

감사합니다.

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 4

0

퇴근후딴짓

넵! 해결 된 것으로 확인했습니다 🙂 화이팅 입니다.

0

김현영

df['Resistin'] = np.log(df['Resistin'])

이 코드를 제가 놓쳤었네요.

 

0

김현영

 

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

김현영님, 스티턴 값을 t-검정에 사용할 때 로그 변환 여부에 대한 질문을 주셨군요. 일반적으로 t-검정은 데이터를 비교할 때, 두 집단 간의 분포가 정규성을 갖춰야 합니다. 만약 데이터가 정규분포를 따르지 않는다면, 로그 변환을 통해 분포를 정규화할 수 있습니다. 하지만, 로그 변환을 해야 하는 상황은 데이터의 초기 분석으로 결정됩니다.

따라서 “두 집단의 로그 리지스틴 값에 유의미한 차이가 있는지”라는 부분은 로그 변환이 어떤 이유로 포함되었는지를 명확히 이해할 필요가 있습니다. 로그 변환을 요구하는 것은 데이터의 분포가 왜곡되어 있을 경우에 주로 적용됩니다. 가능하다면 데이터 분석 과정에서 리지스틴 값의 분포를 먼저 확인하고, 로그 변환이 실제로 필요한지를 판단합니다.

어떠한 변환도 필요하지 않고, 원래 데이터가 정규분포를 따르고 있다면, 해당 변환 없이도 t-검정이 수행될 수 있습니다. 결론적으로, 데이터의 초기 분포 및 분석 목적에 따라 로그 변환 여부가 결정된다고 볼 수 있습니다.

비슷한 주제에 대한 질문과 답변을 참고하시길 권장드립니다:
- 작업형 3 풀이 관련
- 안녕하세요! sum 함수를 쓸 곳에 len을 썼다가 의문이 생겨서 질문드립니다!

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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