검정 유형

(2023-09-09)

비율 차이 검정


1. 검정의 유형 (검정 방법의 종류)검정의 유형은, 상황에 따라 여러 다른 형태가 있을 수 있음
     - 모집단에 대해 어떤 가정(통계 모형,확률 분포 등)을 했는가
     - 자료를 관측하는 형태
     - 현장에서의 필요성 등


2. 검정의 유형 (검정 성격에 따른 구분)유의성 검정 (Test of Significance)
     - 통계적으로 유 의미한가(의미가 있는지)를 판단하는 검정 
        . 단순히, 통계적 가설검정이라할 때는 유의성 검정을 말함

  ㅇ 정규성 검정 (Test of Normality)
     - 정규분포를 따르는가 여부를 판단하는 검정

  ㅇ 독립성 검정 (Test of Independence)
     - 두 변량(독립변수,종속변수) 간에 관계의 독립성을 판단하는 검정
        . 주로, 카이제곱 검정을 이용

  ㅇ 적합도 검정 (Test of Goodness of Fit)
     - 모집단에 대해 추정확률분포가 타당(어느정도 부합)한지를 검정
        . 주로, 카이제곱 검정을 이용

  ㅇ 동일성 검정
     - 두 변량확률분포동질성을 판단하는 검정
        . 주로, 카이제곱 검정을 이용

  ㅇ 차이성 검정      ☞ 아래 3.항 참조
     - 집단 간에 차이성을 판단하는 검정


3. 검정의 유형 (차이가 있는지를 검정할 때)

  ㅇ 단일 모수의 검정 (one sample test, 단일 표본 검정)
     - 모 평균  (특정 값과 표본 평균 간의 비교 검정)
     - 모 비율  (특정 비율표본 비율 간의 비교 검정)
     - 모 분산  (특정 분산과 표본 분산 간의 비교 검정)

  ㅇ 두 집단 간 모수 차이의 검정 (two sample test, 이 표본 검정)
     - 집단 간 모 평균의 차이  (평균 차이 검정)
        . 例) 이 표본 t 검정 (two sample t Test)
     - 집단 간 모 비율의 차이  (비율 차이 검정)
     - 집단 간 모 분산의 차이  (등 분산 검정)
     - 집단 간 무상관 검정  (모 상관계수 `0`(무상관)과 표본 상관계수 간의 차이 검정)
     * 유의점 : 분산의 동일성 여부, 표본의 크기,성격에 따라서도, 검정 방법이 다름


4. 검정의 유형 (통계량 종류에 따른 구분)표본 평균검정
     - 단일 모집단 평균에 대한 검정 
        . 단일 모집단표본 평균에 의한 검정
     - 집단 간 평균에 대한 차이 검정  :  평균 차이 검정 (Testing for Difference in Means)
        . 집단 간의 표본평균 차이를 비교하여, 이를통해 모집단 비교 판단
           .. 독립적인 두 모집단(독립 표본)들 간의 평균 차이 검정 : 2 표본 t 검정
           .. 짝지은 표본(대응 표본)을 이용한 평균 차이 검정 : 짝지어진 t 검정 (paired t test)
           .. 셋 이상의 집단들 간의 평균 차이 검정 : 일원 배치 분산분석표본 비율검정
     - 특정 비율표본 비율검정
     - 집단 간 비율 차이 검정 (Testing for difference in proportions)

  ㅇ 표본 분산검정
     - 특정 분산표본 분산검정
     - 집단 간 분산 차이 검정

  ㅇ 무 상관 검정
     - `관측된 상관계수`를 `0인 상관계수(무상관)`와 비교하고, 이 둘이 서로 다른지 여부를,
     - t 분포에 의해 판정

  ㅇ 등 분산 검정
     - 집단 간 분산이 같은지 여부를, 
     - F 분포에 의해 판정

검정 유형
   1. 검정 유형   2. 유의성 검정   3. 독립성 검정   4. 적합도 검정   5. 정규성 검정   6. t 검정   7. z 검정   8. χ² 검정  


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