t-test

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t-test [2022/04/24 21:26] – [가설테스트 예 2] hkimscilt-test [2025/10/08 12:34] (current) – [모집단의 평균과 표준편차를 알고 있을 때] hkimscil
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 즉, $ se = \frac {\sigma}{\sqrt{N}} = \frac {20}{5} = 4$ 이고 $ \text{t} = \frac {191-200}{4} = -2.25 $ 인데, 이 점수와 t critical value 인 2.0639의 +- 값과 비교를 하면 t calculated value는 -2.25 는 범위 밖에 존재하므로 영가설을 부정하고 연구가설을 지지하는 결론을 내린다 (알파레벨은 .05로 하고).  즉, $ se = \frac {\sigma}{\sqrt{N}} = \frac {20}{5} = 4$ 이고 $ \text{t} = \frac {191-200}{4} = -2.25 $ 인데, 이 점수와 t critical value 인 2.0639의 +- 값과 비교를 하면 t calculated value는 -2.25 는 범위 밖에 존재하므로 영가설을 부정하고 연구가설을 지지하는 결론을 내린다 (알파레벨은 .05로 하고). 
  
-<WRAP info>+<WRAP box>
 그렇다면 이 감자 집단의 진짜 (그들만의 모집단) 평균은 어디일까? 그렇다면 이 감자 집단의 진짜 (그들만의 모집단) 평균은 어디일까?
 $ \displaystyle \pm t_{\alpha=.05}(399) = \pm 1.965927 = \frac {197 - \mu} {se} = \frac {197 - \mu} {\frac {20} {\sqrt{400}} } = 197 - \mu $ $ \displaystyle \pm t_{\alpha=.05}(399) = \pm 1.965927 = \frac {197 - \mu} {se} = \frac {197 - \mu} {\frac {20} {\sqrt{400}} } = 197 - \mu $
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 > </code> > </code>
  
-<WRAP help> 위 둘의 se를 비교해 보라. 그리고, 이를 type I and type II error와 관련지어 설명하라 </WRAP>+<WRAP box> 위 둘의 se를 비교해 보라. 그리고, 이를 type I and type II error와 관련지어 설명하라 </WRAP>
 ===== 모집단의 평균만을 알고 있을 경우 ===== ===== 모집단의 평균만을 알고 있을 경우 =====
 새들이 눈을 무서워할까? 만약에 무서워한다면, 여름에 농작물에서 새를 쫒는데 사용할 수 있을것이다. 연구자 B는 이를 가설로 세우고 테스트해보기로 하였다. B는 이를 위해서 실험환경을 우선 만들었다. 커다란 직사각형의 방의 한 면에는 사람의 눈을 그려 두고 이 주변에 새들이 쉴곳을 마련해 두었다. 반대편은 아무 표시가 없으며 주변에 쉴 곳을 마련해 두었다. B는 이제 16마리의 참새들을 구하여 각각의 새가 한 시간 동안 표시없는 벽에 얼마나 머물렀는가를 측정하였다.  새들이 눈을 무서워할까? 만약에 무서워한다면, 여름에 농작물에서 새를 쫒는데 사용할 수 있을것이다. 연구자 B는 이를 가설로 세우고 테스트해보기로 하였다. B는 이를 위해서 실험환경을 우선 만들었다. 커다란 직사각형의 방의 한 면에는 사람의 눈을 그려 두고 이 주변에 새들이 쉴곳을 마련해 두었다. 반대편은 아무 표시가 없으며 주변에 쉴 곳을 마련해 두었다. B는 이제 16마리의 참새들을 구하여 각각의 새가 한 시간 동안 표시없는 벽에 얼마나 머물렀는가를 측정하였다. 
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 [1] -2.100922 </code> [1] -2.100922 </code>
  
-  * $\displaystyle t= \frac {\overline{X_a} - \overline{X_b}} {s_{\overline{X_a}-\overline{X_b}}} $+  * $\displaystyle t= \frac {\text{difference between the two groups}}{\text{random error}} = \frac {\overline{X_a} - \overline{X_b}} {s_{\overline{X_a}-\overline{X_b}}} $
   * $\displaystyle \text{Pooled variance} = s_p^2 = \frac{SS_a+SS_b}{df_a+df_b} = \frac{360}{18} = 20 $   * $\displaystyle \text{Pooled variance} = s_p^2 = \frac{SS_a+SS_b}{df_a+df_b} = \frac{360}{18} = 20 $
   * $\displaystyle se = \sqrt{\frac{s_p^2}{n_a}+\frac{s_p^2}{n_b}}= \sqrt{\frac{20}{10}+\frac{20}{10}} = 2 $   * $\displaystyle se = \sqrt{\frac{s_p^2}{n_a}+\frac{s_p^2}{n_b}}= \sqrt{\frac{20}{10}+\frac{20}{10}} = 2 $
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 따라서  따라서 
   * $\displaystyle t = \frac{\overline{X_a} - \overline{X_b}} {s_{\overline{X_a}-\overline{X_b}}} = \frac{19-25}{2} = -3 $   * $\displaystyle t = \frac{\overline{X_a} - \overline{X_b}} {s_{\overline{X_a}-\overline{X_b}}} = \frac{19-25}{2} = -3 $
-  * $\displaystyle t_{calculated} > t_{crit}$ 이므로, 영가설을 부정한다. 즉, 이 두 집단의 평균차이는 (-6)은 두 집단이 대동소이한 집단이라고 가정할 때, 즉 동일한 population을 가진 집단이라고 가정했을때에 나올 수 있는 차이를 훨씬 넘어선다. +  * $\displaystyle t_{calculated} > t_{crit}$ 이므로, 영가설을 부정한다. 즉, 이 두 집단의 평균차이는 (-6)은 두 집단이 대동소이한 집단이라고 가정할 때, 즉 동일한 population에 속한 집단이라고 가정했을때에 나올 수 있는 차이를 훨씬 넘어선다. 
  
 따라서, C는 다음과 같이 보고한다.  따라서, C는 다음과 같이 보고한다. 
t-test.1650803174.txt.gz · Last modified: by hkimscil

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