1.T-test (t-검정) -두 집단 간의 평균 차이를 검정하는 통계적 방법. -일반적으로 표본의 평균을 사용하여 모집단의 평균에 대한 가설을 테스트하는 데 사용 귀무가설(H0): 두 그룹의 평균은 같다. 대립가설(H1): 두 그룹의 평균은 같지 않다. 1-1)독립 표본 T-검정(Independent Samples T-test): 두 개의 독립된 그룹 간의 평균 차이를 검정 ex) 두 가지 다른 치료 방법을 받은 환자 그룹 간의 평균 회복 시간을 비교 1-2)대응 표본 T-검정(Paired Samples T-test): 동일한 개체 또는 그룹의 서로 다른 조건에서의 평균 차이를 검정 ex) 동일한 표본의 전·후 상태를 비교하여 어떤 처리의 효과를 검정할 때 사용 2.F-test (f-검정): 분산 또는..

1. t-test(t 검정) - t-test는 두 집단의 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 알아볼 때 사용하는 통계 분석 기법 - one sample t-test와 two sample t-test가 있음 - t-test를 하기 위해 기본적으로 scipy 패키지로부터 stats라는 모듈을 불러와야 함 - 한 개의 집단을 가지고 t-test를 하는 것 - 한 집단의 평균값이 내가 생각한 값과 다른지 비교할 때 시행하는 것 - stats.ttest_1samp()를 활용 - 두 개의 집단을 가지고 t-test를 하는 것 - 두 집단의 평균 비교를 통해, 두 집단 간의 차이가 통계적으로 유의한지 유의하지 않은지를 확인할 수 있음 - stats.ttest_ind()를 활용 2. Anova 검정 - 세 개 이상..