독립 표본 t- 검정은 두 표본의 평균을 비교하는 통계적 방법입니다. 예를 들어 특정 대학의 남녀 SAT 점수 또는 12 세 남학생과 여학생의 키를 비교할 수 있습니다.
해석의 단순성
독립 표본 t- 검정의 결과는 한 표본의 평균이 다른 그룹의 평균과 얼마나 다른지 알려줍니다. 각 그룹의 평균과 그룹 간의 평균 차이를 알려줍니다. 또한이 차이가 통계적으로 유의한지 여부도 알려줍니다. 통계적 유의성은 표본이 추출 된 두 모집단의 평균이 동일한 경우이 표본의 차이가 얼마나 큰지 측정 한 것입니다.
견고 함
독립 표본 t- 검정은 두 모집단이 정규 분포를 따른다고 가정합니다 ( 종 모양의 곡선)과 동일한 분산 (분산은 배포). 그러나 t- 검정은 첫 번째 가정의 위반에 대해 상당히 견고하며, 분산이 다른 모집단의 두 표본에 t- 검정을 사용하는 방법이 있습니다.
데이터 수집의 용이성
독립 표본 t- 검정에는 매우 적은 데이터가 필요합니다. 일부 양적 변수에 대한 두 그룹 각각의 개체 값만 있으면됩니다. t- 검정은 소수의 개체에서도 유효하며 각 개체에서 하나의 값만 필요합니다.
계산 용이성
요즘에는 t- 테스트조차 거의 항상 컴퓨터의 도움으로 수행됩니다. 그러나 독립 표본 t- 검정의 공식은 간단하며, 이로 인해 진행 상황을 쉽게 이해할 수 있습니다. 이것은 많은 통계 교육이없는 사람들에게 특히 매력적입니다.