[논문통계/통계분석]평균비교 T ~~

논문을 준비하는 분, 연구자로서 길을 가고 있는 분, 여러분 안녕하세요, 여러분의 논문 파트, 당신의 브레인 Phd입니다.논문 컨설팅 전문 기업 브레인 Phd에서는 논문 통계 분석 및 해석 방법에 대해 여러분께 도움을 드리고 싶어서 통계에 관한 포스터를 게시하기로 하였습니다!! 논문 작성 시 통계 개념과 해석 방법 때문에 힘들었지요? 당 1에서 브레인 Phd와 함께 논문의 통계에 대해서 공부하고 보도록 하겠습니다!!

첫 번째 포스팅은 평균 비교, 만약 두 집단 간 비교를 할 수 있는 T-test입니다. T-test와는 평균 차이를 비교하는 통계적 분석 방법으로 자료가 정규 분포에 따를 때 독립 표본 T-검정과 대응 표본 T-검정과 나쁘지 않습니다.​ ​ 당 1은 제1우선 독립 표본 T-검정에 대해서 알아보죠. 독립 표본 T-검정(Independent two-samplet-test)은 통계 분석 시 가장 기본적인 검정법 중 하나가 아니므로 그대로 스튜던트 t-검정(Student'st-test)이라고도 불립니다. 독립 표본 T-검정은 두 집단(군)간 차이를 비교할 때 사용합니다 가령 A고등 학교의 성별(남·여)에 의한 수학 성적 차이, 또는 B회사의 40대 전/후 나이 간에 회사의 만족도에 대한 차이 등이 있습니다. 이들 독립 표본의 T-검정을 실행할 때에는 반드시 정규성을 검정해야 합니다. 정규성검정이란자료가정규성을만족하는지확인함으로써간단하게예기하고자료가평균을중심으로얼마나나쁘고자료가잘모여있는지보는겁니다. 많은 통계적인 방법들이 정규 분포입니다. 를 가족과 작동시키고, 정규성 검정이 필요한 통계 기법은 하나 나쁘지 않고 하나씩 포스팅 합니다. ​ 쵸은규 송 검사에는 Kolmogorov-Smirnov test(KS test)와 Shapiro-Wilk test(SW test)이 있어, 이 두가지 차이는 표본 수가 많은 경우(약 50개 이상)Kolmogorov-Smirnov test를 사용하여 표본 수가 적은 경우(약 50개 미만)Shapiro-Wilk test를 사용하는데 그대로 두 불량의 나쁘지 않지만 만족하면 쵸은규성을 만족하면 할 수 있습니다. 다소음은 SPSS 정규성 검정 결과입니다.

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두 검정 모드 유의 수준 5%로 유의 확률 0.05보다 크므로 두 군(사람·여)에 대한 수면의 질의 데이터 쵸은규 그는 만족 되었습니다. 이제 정규성을 만족하였으니 본격적으로 독립 표본의 T-검정을 실시해보겠습니다. 독립 표본 T-검정의 가설은 전부 sound와 함께 설정합니다 ​ H0:두 군의 평균은 마찬가지 vs H한:두 군의 평균은 다르다.​ 그래서 분석 결과 유의 확률이 0.05보다 작아야 그이무카솔(H0)를 기각, 두 군의 평균은 차이가 있다고는 말할 수 있습니다.다 sound는 SPSS독립 표본의 T-검정 결과이다. ​

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해석하기 전에 Levene의 등분산검정을 통해 두 군(남녀)의 분산이 같은지(등분산)을 확인해야 합니다. SPSS에서는 친절하게 등분산의 경우, 등분산이 아닌 경우는 모두 본인이 할 수 있습니다.위의 결과 Levene 검은 유의 확률이 0.05보다 높아서 도우은붕 선을 가족으로 볼 수 있어 그러므로 평균의 동일성에 대한 T검정에서 유의 확률 0. 것 66에서 사람/여자에 의한 수면의 질은 다르다고 볼 수 없다는 결과를 도출할 수 있습니다. 최근까지 독립 표본의 T-검정 설명 및 해석 비결을 포스팅했습니다. 다음 포스팅에는 대응 표본의 T-검정에 대해 포스팅합니다.

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