원시 데이터가 아니라 요약 통계량
가진 것이 공개된 표나 평균과 표준편차만 담긴 대시보드 내보내기뿐일 때 유용합니다.
도구 / t 검정 계산기
t 검정 계산기
요약 통계량으로 두 그룹의 평균을 비교합니다. 두 그룹의 분산이 같다고 가정하지 않는 Welch t 검정을 씁니다.
t = (x̄₁ − x̄₂) ÷ √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂), Welch
값을 입력하면 결과가 보입니다
- 1
그룹 1을 요약하세요
평균, 표준편차, 표본 크기입니다. 원시 숫자만 있다면 앞의 두 값은 표준편차 계산기에서 구하세요.
- 2
그룹 2를 요약하세요
같은 세 값입니다. 두 그룹의 크기가 같을 필요는 없습니다.
- 3
t, df, p를 읽으세요
p값은 양측입니다. 0.05보다 작으면 평균 차이가 표본 잡음으로 설명되는 범위를 넘는다는 뜻입니다.
Student이 아니라 Welch를 쓰는 이유
Welch t 검정은 분산이 다르거나 그룹 크기가 달라도 처리하고, 분산이 우연히 같을 때도 잃는 것이 거의 없습니다. 더 안전한 기본값입니다.
소수 자유도
Welch-Satterthwaite 자유도는 보통 정수가 아니며, 반올림하면 p값이 바뀝니다. 이 도구는 정확한 값을 유지합니다.
평균 차이도 표시
두 평균의 실제 격차가 p값 옆에 놓이므로, 효과 크기 없이 유의성만 읽는 일이 없습니다.
t 검정을 실행하는 때
전후 측정
독립된 두 그룹에서 평균 처리 시간, 평점, 점수를 비교합니다.
두 그룹 실험
처리군의 평균이 대조군과 다른지 검정합니다.
공개된 결과 비교
두 논문이 평균, 표준편차, n을 보고했다면, 정말로 서로 어긋나는지 알 수 있습니다.
Welch t 검정
t = (x̄₁ − x̄₂) ÷ √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂)
자유도는 Welch-Satterthwaite 식을 쓰기 때문에 보통 소수로 나옵니다. p값은 그 자유도의 t 분포에서 구한 양측 값입니다.
t 검정 vs ANOVA
t 검정 (이 페이지)
- 정확히 두 그룹
- t와 평균 차이를 보고
- Welch가 이분산을 처리
ANOVA 계산기
- 세 그룹 이상
- 모든 그룹에 걸친 F를 보고
- t 검정 반복으로 인한 거짓 양성 증가를 피함
관련 계산기
자주 묻는 질문
두 표본 t 검정은 어떻게 실행하나요?
두 그룹 평균의 차이를 그 차이의 표준오차로 나눕니다.
t = (x̄₁ − x̄₂) ÷ √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂)
그다음 Welch 자유도로 그 t의 양측 확률을 찾습니다. 이 페이지는 두 단계를 모두 수행합니다.
Welch와 Student t 검정의 차이는?
Student은 두 분산을 풀링하고 같다고 가정합니다. Welch는 가정하지 않고 대신 자유도를 조정합니다.
분산이 실제로 같으면 둘은 거의 일치하고, 같지 않으면 Welch가 여전히 옳습니다. 이제 대부분의 통계학자가 Welch를 기본으로 권하며, 이 계산기도 그것을 씁니다.
표본 크기는 얼마나 필요한가요?
계산이 돌아가려면 그룹당 최소 2개지만, 신뢰할 만한 결과에는 턱없이 부족합니다. 정규가 아닌 데이터에서 t 분포가 잘 작동하려면 그룹당 30 정도가 흔한 경험 법칙입니다.
그룹이 작을수록 데이터가 정규에 가까워야 합니다.
대응 데이터에 쓸 수 있나요?
아니요. 이것은 독립 두 표본 검정입니다. 같은 사람의 전후 측정이라면 사람마다 차이를 계산하고 그 차이에 대해 일표본 검정을 하세요.
유의한 t 검정은 무엇을 알려 주나요?
우연만으로 두 평균이 이만큼 떨어지기는 어렵다는 것입니다. 차이가 얼마나 크거나 중요한지는 말해 주지 않습니다.
이 도구가 p값 옆에 보고하는 평균 차이를 항상 함께 읽으세요.
그룹이 셋 이상이면?
ANOVA 계산기를 쓰세요. 모든 쌍에 t 검정을 돌리면 적어도 하나가 거짓 양성일 확률이 올라갑니다. 세 그룹이면 세 번의 검정이고, 위험은 5%에서 14% 쪽으로 올라갑니다.
입력한 숫자가 저장되나요?
아니요. 모든 계산이 브라우저에서 이루어집니다.
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