목차

1. T-test 개념
2. T-test 사용의 구체적 사례

본문내용

1. T-test 개념

두 집단의 평균을 비교하여 차이에 의미를 부여하는 분석방법은 Z-test와 t-test가 있다. 이 두 분석방법을 선택하는 기준은 모집단 분산을 알 수 있는가의 여부와 표본크기에 의해 결정된다. Z-test와 t-test 의 분석방법 중 Z-test의 경우는 모집단의 분산을 알 수 있는 경우에 사용되지만, 일반적으로 모집단의 분산을 알 수 있는 경우는 극히 드물다. 그러나, 표본크기가 30개 이상이면 모집단의 분산을 알 수 없더라도 Z-test를 사용해도 되며, 사실상 이 경우에 t-test의 결과치는 Z-test의 결과치에 접근한다. 표본크기가 30 이하일 경우에는 표본집단의 정규분포를 가정하기가 어려워 t-test를 사용하여야만 한다. 여론조사에서는 t-test를 사용하는 것이 일반적인데, 이는 모집단의 분산을 알 수 있는 경우가 거의 없고, 앞서 말한 것처럼 표본크기에 관계없이 t-test를 사용할 수 있기 때문이다.

t-test는 독립된 두개의 표본집단간 평균의 차이를 검증하는 분석방법이다. 즉, 두 집단간의 평균이 통계적으로 유의미한 차이를 보이고 있는지의 여부를 검증할 때 사용되는 분석방법이다. 예를 들어 특정 정책에 대한 선호도가 남녀 집단내에서 서로 차이가 있는지 알아 보고자 할 때 사용할 수 있는 방법이다. t-test는 동일한 표본에서 두개 변수의 평균값을 비교할 때도 사용할 수 있다. 예를 들어 동일집단의 유권자(예 남자)사이에서 A후보와 B후보의 선호도 차이를 알아 볼 때 사용될 수 있다. 그러나 비교집단이 3개 이상이 되면 t-test를 사용할 수 없고 분산분석(ANOVA)을 사용하여야 한다.

* t-test를 사용하는 경우의 예를 들면 다음과 같다.

예1. 교육수준이 같은 집단에서 남녀 간의 소득수준의 차이가 있는지를 검증하는 경우
예2. 도시와 지방학생들의 학력평가 점수를 비교함으로써 학력수준의 차이가 있는지를 검증 할 경우
예3. 광고 효과를 측정하기 위해 어떤 광고를 접하기 전의 제품에 대한 태도를 측정하고 광 고를 접한 후 제품에 대한 태도를 비교함으로서 이들을 차이를 검증할 경우

2. T-test 사용의 구체적 사례

  티-테스트 , T-TEST , t테스트 , T-테스트 , t-test

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