통계 4. t 검정 (t-test)
t 검정은 연구자가 인식한 문제점이 '맞는가/맞지 않는가', '영향이 있는가.없는가', '차이가 있는가/없는가' 등과 같은 표본들의 평균 차이를 비교하는 방법이다. t 검정을 사용하려면 독립변수는 명목척도로, 종속변수는 등간척도나 비율척도로 구성 되어야 한다. t 검정에서 실제로 검정하는 내용은 가설이 유의확률 내에 들어가는지 아닌지를 판단하는 것으로, 각 변수가 어느정도의 영향력을 미치는지는 분석하지 않는다. (회귀분석에서 다룰 예정) 대상 표본 개수 측정 횟수 검정 방법 평균 비교 1개 1회 일표본 t 검정 평균 비교 1개 2회 대응표본 t 검정 평균 비교 2개 1회 독립표본 t 검정 평균 비교 3개 이상 1회 분산분석 분산 분석 1개 1회 카이제곱 검정 분산 분석 2개 1회 F 검정 일표본 t 검정..
데이터분석 이론
2021. 3. 14. 23:07
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- significant level
- 비전공자데이터분석
- 국어정보처리시스템경진대회2020
- recommendationsystem
- 딥러닝추천모델
- 통계 분류 검증
- 통계 척도
- featureextraction
- 데이터분석
- 일표본 검정
- 분류 모델 성능 평가지표
- 자연어처리공모전
- 데이터분석 척도
- instantgratification
- 국립국어원대회
- 딥러닝추천시스템
- 텍스트분석
- 주식종목예측시나리오
- denserepresentation
- 캐글
- 독립표본 t 검정
- 빅데이터공모전
- featureselection
- 표본 추출
- 대응표본 검정
- 추천시스템논문
- wordembedding
- kaggle
- kaggle competition
- 데이터분석공모전
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 |
글 보관함