파이썬으로 한 개의 표본 t-검정 사용 방법 (How to Use One Sample t-Test in Python)

[

Python 튜토리얼: 단일 표본 t-검정 (One Sample t-test) 예제

이 튜토리얼은 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 단일 표본 t-검정 (One Sample t-test) 분석을 수행하는 방법을 설명합니다. 단일 표본 t-검정은 주어진 데이터 샘플의 평균이 특정 값과 유의하게 다른지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

다음은 단일 표본 t-검정을 수행하기 위한 Python 코드입니다.

import numpy as np
import scipy.stats as stats

# 예제를 위해 50개의 랜덤한 정수로 이루어진 데이터 샘플을 생성합니다.
np.random.seed(0)
sample_data = np.random.randint(0, 100, 50)

sample_mean = np.mean(sample_data)
print("데이터 샘플의 평균:", sample_mean)

# 가설: 데이터 샘플의 평균은 50이다.
null_hypothesis = 50

t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(sample_data, null_hypothesis)
print("t-통계량:", t_statistic)
print("p-값:", p_value)

위의 코드를 실행하고 나면, 통계적 가설 검정 결과인 t-통계량과 p-값이 출력됩니다. 이를 통해 데이터 샘플의 평균이 주어진 값 50과 유의하게 다른지 여부를 판단할 수 있습니다.

만약 p-값이 0.05보다 작다면, 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택합니다. 이는 주어진 값과 데이터 샘플의 평균 간에 유의미한 차이가 있다는 것을 의미합니다.
반대로, p-값이 0.05보다 크다면, 귀무가설을 채택하고 대립가설을 기각합니다. 이는 주어진 값과 데이터 샘플의 평균 간에 유의미한 차이가 없다는 것을 의미합니다.

Python을 사용하여 단일 표본 t-검정을 수행하는 방법에 대해 배웠습니다. 통계적 가설 검정의 결과를 통해 데이터 샘플의 평균이 특정 값과 유의하게 다른지 여부를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석 및 가설 검정에 활용할 수 있습니다.