독립표본검정
이론 관련 내용입니다.
독립표본검정 영상에서 1':34'' 위치에
from spicy import stats
stats.ttest_ind(A,B)
이 부분을 설명해 주실때 A와 B에
(처리집단, 대조집단)이라고 설명해주시는데요!
어떠한 작업을 처리했다면 처리한 집단을 A에 넣고 그것과 비교할 아무것도 처리하지 않은 집단을 B에 넣는다는 설명은 이해했습니다.
그런데, 그렇다면 대응표본검정과는 어떻게 다른걸까요? 사전/사후 검정과 비슷한 개념 아닌가요??
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!
질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요
먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
Answer 2
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이렇게 설명하면 이해가 될까요?
판단 기준
A그룹과 B그룹이 완전히 다른 사람들인가? 독립표본
같은 사람을 전/후로 측정했는가? 대응표본
같은 사람을 두 조건에서 측정했는가? 대응표본
말씀하신 것처럼 독립표본도 "처리/비처리"로 나뉘고, 대응표본도 "사전/사후"로 나뉘어서 비슷해 보이기도 한데 아래와 같이 생각해 주세요!
독립표본: 실험군 10명 + 대조군 10명 = 총 20명 필요
대응표본: 사전측정 10명 + 사후측정 10명 = 사실은 10명 (같은 사람)
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 12 소슴이님.
독립표본검정과 대응표본검정의 차이에 대해 혼동을 느끼시는 것 같습니다. 이를 명확히 이해하기 위해 두 검정 방법을 간단히 설명하겠습니다.
독립표본검정 (Independent t-test):
- 독립적인 두 집단의 평균 차이를 비교할 때 사용됩니다.
- 두 집단은 서로 독립적이며 서로 다른 실험 조건에 대한 데이터를 가집니다.
- 예: 신규 치료법을 적용한 그룹과 적용하지 않은 그룹 간의 평균 차이 비교.
- 독립적인 두 집단의 평균 차이를 비교할 때 사용됩니다.
대응표본검정 (Paired t-test):
- 동일한 집단의 두 조건(사전/사후)에서 관측한 데이터의 평균 차이를 비교할 때 사용됩니다.
- 같은 실험 참가자들이 서로 다른 두 조건을 경험하거나, 시간에 따른 같은 그룹의 변화를 관측할 때 사용됩니다.
- 예: 교육 프로그램 시행 전과 후의 성적 변화 비교.
- 동일한 집단의 두 조건(사전/사후)에서 관측한 데이터의 평균 차이를 비교할 때 사용됩니다.
이에 대해 더 깊이 이해할 수 있도록 독립표본검정강의 에서도 관련 질문이 있었다는 점을 참고하시면 좋을 것 같습니다. 해당 링크를 통해 다른 학습자들의 질문과 답변을 확인하시면 더욱 유익할 것입니다.
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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