Python에서 통계적 차이 검정을 위한 초보자 가이드

 

데이터를 탐색하거나 분석하는 경우 두 데이터 집합이 통계적으로 다른지 여부를 확인해야 할 수 합니다. 이 게시물에서는 Python을 사용하여 통계적 차이 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

 

 

 

1단계: 가설 정의

 

시작하기 전에 가설을 정의하는 것이 중요합니다. 우리는 무엇을 찾을 것으로 예상합니까? 평균, 분산 또는 비율을 비교하고 있습니까? 명확한 가설이 있으면 적용 가능한 통계 테스트를 선택할 수 있습니다.

 

 

 

2단계: 통계 검정 선택

 

Python에는 각각 고유한 가설과 조건이 있는 수많은 통계 테스가 있습니다. 몇 가지 일반적인 테스트는 다음과 같습니다.

• T-test: 두 그룹의 평균을 비교하기 위함
• ANOVA: 3개 이상의 그룹 평균을 비교하기 위함
• Chi-square test: 범주형 데이터의 비율을 비교하기 위함
• Kolmogorov-Smirnov test: 연속 데이터의 분포를 비교하기 위함

 

 

 

3단계: 데이터 준비

 

다음으로 분석을 위해 데이터를 준비해야 합니다. 여기에는 필요에 따라 데이터 정리, 변환 또는 추가가 포함될 수 있습니다. 데이터가 선택한 통계 테스트의 가설을 충족하는지 확인하는 것이 중요합니다. 

 

 

 

 

4단계: 검정 수행

 

이제 실제 테스트가 진행됩니다. SciPy 및 Statsmodels와 유사한 Python 내장 통계 라이브러리를 사용하여 테스트를 수행하고 p-value를 계산합니다. p-value가 선택한 유의 수준(일반적으로 0.05)보다 낮으면 귀무 가설을 기각하고 그룹이 통계적으로 다르다고 결론을 내립니다. 

 

 

 

 

5단계: 결과 해석

 

 

결국 결과를 해석해야 합니다. p-value와 효과 크기는 그룹 간의 차이에 대해 무엇을 말합니까? 차이가 통계적으로 유의하고 실질적으로 유의합니까?

 

 

 

 

요약하면 Python의 통계적 차이 테스트는 두 데이터 세트가 통계적으로 다른지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가설 정의, 테스트 선택, 데이터 준비, 테스트 수행 및 결과 해석의 다섯 가지 방법을 따르면 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의견을 제시할 수 있습니다.