[3유형] 가설검정

[3유형 목차]

1. 가설검정

① 가설검정

② 단일표본검정

③ 대응표본검정

④ 독립표본검정

2. 범주형 데이터 분석

① 카이제곱 검정

② 접합도 검정

③ 독립성 검정

3. 회귀 분석

① 회귀 분석

② 상관관계

③ 단순선형회귀

④ 다중선형회귀

4. 분산분석

① 분산 분석

② 일원 분산 분석

③ 이원 분산 분석

1. 가설검정

from scipy import stats

단일표본검정	모집단 1개	한 그룹	예)
대응표본검정	모집단 2개 (같은 집단)	같은 그룹	예)
독립표본검정	모집단 2개	서로 다른 그룹	예)

 

2. 단일표본검정

① 정규성 검정

stats.shapiro(data)
# 귀무가설: 정규성을 만족한다

② 단일 표본 검정 (정규성 만족할 때)

stats.ttest_1samp(data, 기대값) # 양측검정
stats.ttest_1samp(data, 기대값, alternative = 'greater') # 단측검정(기대값보다 크다)
stats.ttest_1samp(data, 기대값, alternative = 'less') # 단측검정(기대값보다 작다)

③ Wilcoxon의 부호 순위 검정 (정규성 만족 안할 때 - 비모수검정)

stats.wilcoxon(data - 기대값) # 양측검정
# 단측검정은 alternative 추가

 

3. 대응(쌍체)표본검정

① 정규성 검정

stats.shapiro(diff)
# diff = data1 - data2

② 대응 표본 검정 (정규성 만족할 때)

stats.ttest_rel(data1, data2)

③ Wilcoxon의 부호 순위 검정 (정규성 만족 안할 때 - 비모수검정)

stats.wilcoxon(data1, data2)

 

4. 독립표본검정

① 정규성 검정

stats.shapiro(data1)
stats.shapiro(data2)

② 등분산 검정 (정규성 만족할 때)

stats.levene(data1, data2)
# 귀무가설: 분산이 동일하다

③ 독립 표본 검정 (정규성과 등분산 만족할 때)

stats.ttest_ind(data1, data2)

④ 독립 표본 검정 - Welch의 t-검정 (정규성은 만족하지만 등분산은 만족 안할 때)

stats.ttest_ind(data1, data2, equal_var = False)

⑤ Mann-Whitney U 검정 (정규성 만족 안할 때 - 비모수검정)

stats.mannwhitneyu(data1, data2)