2-표본 가설 검정
Two-sample hypothesis testing통계적 가설 검정에서 2-표본 검정은 각각 다른 주어진 모집단에서 독립적으로 얻은 두 랜덤 표본의 데이터에 대해 수행되는 검정이다.이 검정의 목적은 이 두 모집단 사이의 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 결정하는 것이다.
2-표본 검정에 사용할 수 있는 통계적 검정이 많다.어떤 것이 적절한지는 다음과 같은 다양한 요인에 따라 달라진다.
- 데이터가 샘플링된 분포에 대해 어떤 가정을 할 수 있는가?예를 들어, 많은 상황에서 기초 분포가 정규 분포라고 가정할 수 있다.다른 경우에 데이터는 범주형이며, 메뉴에서 선택한 항목과 같이 공칭 척도에 걸친 이산형 분포에서 나온다.
- 시험하는 가설이 전체 분포에 적용되는가, 아니면 단지 일부 모집단 모수(예: 평균 또는 분산)에 적용되는가?
- 가설은 단지 관련 모집단 특성에 차이가 있다는 것(양측검사가 표시될 수 있는 경우)만 시험하는 것인가, 아니면 단측검사가 사용될 수 있도록 특정 치우침("A가 B보다 낫다")을 수반하는 것인가?
관련 시험
2-표본 검정에 적용할 수 있는 통계적 검정은 다음과 같다.
- Hoteling의 T-제곱 분포#2-표본 통계량
- 배포의 커널 포함#커널 2-표본 검정
- 콜모고로프-스미르노프 시험
- 카이퍼의 시험
- 중위수 검정
- 피어슨의 카이-제곱 검정
- 학생 t-테스트
- Tukey-Duckworth 검정
- 웰치의 t-테스트
참고 항목
