Terms / T-Test

T-test

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-test의 분석방법 중 Z-test의 경우 모집단위 분산을 알 수 있는 경우에

사용되지만, 일반적으로 모집단의 분산을 알 수 있는 경우는 극히 드물다.

표본 크기가 30개 이상이면, 모집단위 분산을 알 수 없더라도 Z-test를 사용해도 되며, 사실상

이 경우에 T-test의 결과치는 Z-test의 결과치에 접근한다.

표본 크기가 30개 이하일 경우에는 포본 집단의 정규분포를 가정하기 어려워 t-test를 사용하여야

한다. 여론조사에서는 t-test를 사용하는 것이 일반적인데, 이는 모집단의 분산을 알 수 있는 경우가

거의 없고, 앞서 말한 것처럼 표본 크기에 관계없이 t-test를 사용할 수 있기 때문이다.

t-test는 독립된 두 개의 표본집단간 평균의 차이를 검증하는 분석방법이다. 즉, 두 집단 간의

평균이 통계적으로 유의미한 차이를 보이고 있는지의 여부를 검증할 때 사용되는 분석 방법이다.

예를 들어, 특정 정책에 대한 선호도가 남녀 집단내에서 서로 차이가 있는지 알아보고자 할 때

사용할 수 있는 방법이다. 예를 들어 동일 집단의 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.

출처: 해피캠퍼스 T-test검색 결과 미리보기