반응형 F검정2 [데이터 시각화] Spotfire로 데이터 시각화 해보기 - F검정과 t검정의 목적과 차이점 F검정과 t검정의 차이점1. 목적F검정: 주로 두 개 이상의 집단 간의 분산 비교를 위해 사용됩니다. 분산분석(ANOVA)에서 집단 간의 평균 차이를 평가할 때도 사용됩니다. 예를 들어, 두 교육 프로그램의 효과를 비교할 때 각 프로그램의 성적 분산이 동일한지 평가합니다. t검정: 두 집단 간의 평균 차이를 비교하는 데 사용됩니다. 독립 표본 t검정(두 개의 독립적인 집단 간 비교)과 대응 표본 t검정(같은 집단에서 시간에 따른 변화 또는 쌍으로 된 데이터의 비교)으로 나뉩니다. 예를 들어, 신약과 기존 약물의 평균 효과 차이를 비교하는 데 사용됩니다. 2. 검정 대상F검정: 두 집단 간 또는 다수의 집단 간 분산의 차이를 검정합니다. 예를 들어, 서로 다른 세 그룹의 성적 변동성을 비교합니다.t검정:.. 2024. 8. 24. [데이터 시각화] Spotfire로 데이터 시각화 해보기 - F-검정이란?, F-검정과 P-value의 관계 1. F검정이란?F검정(F-test)은 두 개 이상의 집단 간의 분산(variances)을 비교하기 위해 사용되는 통계적 방법입니다. 주로 두 집단의 분산이 동일한지 여부를 검정하거나, 여러 집단 간의 평균 차이를 분석하기 위해 사용됩니다. F검정은 분산분석(ANOVA)에서 매우 중요한 역할을 하며, F-분포를 기반으로 계산됩니다. 이 검정의 핵심 목표는 두 집단이 동일한 모집단에서 왔는지 또는 집단 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지를 파악하는 것입니다.2. F검정 계산 방식F검정은 두 집단의 분산을 비교하는 과정에서 F-통계량을 계산합니다. F-값은 두 집단의 분산 비율로 구해지며, 이는 다음과 같은 단계로 이루어집니다: 1) 분산 계산먼저, 각 집단의 분산을 계산합니다. 분산은 데이터가 평균에서.. 2024. 8. 23. 이전 1 다음 반응형
