독립표본검정에서요

Question

두 집단의 분산이 같은지 다른지 여부를 모를때   shapiro 검정을 통해 정규성 만족 여부 확인 1-1) 정규성을 만족한다면 levene 검정을 통해 등분산 검정을 한다. 등분산 검정 시 0.05보다 크다면 귀무가설 채택(등분산이다) 0.05보 다 작으면 대립가설 채택(등분산이 아니다)   1-2) ttest_ind 진행 stats.ttest_ind(a,b,equal_var = True) <- 레빈검정 귀무채택시 stats.ttest_ind(a,b,equal_var = False) <- 레빈검정 귀무기각 시   정규성을 만족하지 않는다면 stats.manwhitneyu(a,b,alternative = 'less') 진행   문의내용 위 순서로 진행하는게 맞는건지 문의드리며 만 휘트니 검정할때는 만 휘트니 검정 자체가 정규성 불만족할때의 ttest와 같다고 생각하면 되는건지 문의드립니다.

퇴근후딴짓 · Answer

이해를 돕기위해 순서대로 알려드렸고, 순서는 맞지만 이 중 1개만 문제가 출제 됩니다. 작업형3은 정답이 있는 문제입니다.   ex) manwhitneyu(비모수 검정)을 하라고 한다면 manwhitneyu 검정을 진행해 주세요!

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김치현님께서 질문하신 독립표본검정과 관련된 내용을 요약 및 추가 설명 드리겠습니다. 독립표본검정 진행 순서 : 먼저, Shapiro-Wilk 검정 을 통해 데이터가 정규성을 만족하는지 확인합니다. 이 검정의 결과가 0.05보다 크다면 귀무가설을 채택하여 데이터가 정규성을 만족한다고 간주합니다. 만약 정규성을 만족한다면, Levene 검정 을 사용하여 두 집단의 분산이 동일한지를 확인합니다. Levene 검정의 p-value가 0.05보다 크면 등분산이 가정되고, 작으면 등분산 가정이 부품됩니다. 등분산이 가정될 때와 아닐 때 각각 ttest_ind 를 진행합니다. equal_var=True 는 등분산을 가정하고, equal_var=False 는 등분산을 가정하지 않을 때 사용됩니다. 정규성을 만족하지 않는 경우 : 정규성을 만족하지 않는 경우에는 Mann-Whitney U 검정 을 사용합니다. 이 검정은 정규성을 가정하지 않는 비모수 검정으로, 두 그룹의 순위 차이를 비교하여 검정합니다. Mann-Whitney U 검정과 t-test의 관계 : Mann-Whitney U 검정은 정규성을 가정하지 않는 상황에서 사용 가능한 대체 검정입니다. 이는 정규성 가정 하에서 t-test를 수행할 수 없을 때 대안으로 사용됩니다. 이와 같은 절차는 데이터 분석에서 매우 일반적으로 사용되는 방법입니다. 지금 진행하신 방법은 상당히 정확하다고 할 수 있습니다. 추가적인 설명이나 구체적인 예시로 이해를 돕고 싶다면 아래의 유사한 질문과 답변을 참고해 보세요. [둥분산 분석 문의] : 이 질문에서는 일원분산 분석에서 정규성과 등분산성 조건에 맞는 다양한 검정 방법에 대해 설명하고 있습니다. [정규성을 만족하지 않은 검정] : Wilcoxon 검정과 Mann-Whitney U 검정의 차이 및 사용 사례에 대한 논의가 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.