예제: 정규 평균의 T 검증
두 정규 모집단의 평균이 같다는 가설을 검증합니다.
1. 비교할 데이터 집합을 정의합니다.
2. 표본 통계를 수집합니다.
각 데이터 집합의 표본 수 | | |
표본 평균 | | |
표본 표준 편차 | | |
두 평균을 결합할 때의 자유도 | | |
데이터 집합의 차이를 나타내는 표준 오차 | | |
3. 유의 수준을 정의합니다.
4. 검증 통계를 계산합니다.
5. 귀무가설 및 대립가설을 기술합니다.
H0: m1 ≤ m2
H1: m1 > m2
6. p-value를 계산하고 가설을 검증합니다. 이 예에서 귀무가설이 참이고 사용자가 H0을 거부하지 않으면 모든 부울 식은 1로 계산됩니다.
귀무가설이 참이라고 가정하면 테스트 통계가 관측 통계보다 클 확률이 0.946입니다. p-value와 유의 수준을 비교해 보면 대립가설이 참이라는 증거가 없다는 것을 알 수 있습니다.
7. 임계 영역의 한계를 계산하고 가설을 검증합니다.
귀무가설을 승인합니다. m1이 m2보다 크다는 증거가 없습니다.
8. 스튜던트 분포(파랑), 중요 영역의 경계(녹색) 및 검사 통계(빨강)를 도표화합니다.