[정규성] 검정_(계량형) 미니탭 활용방법

정규성 검정이란_(Test of normality)....?

말그대로, 관측값들이 정규분포를 따르는 모집단에서 취해졌는지를 검정하고, 확인 하는 것.

정말 간단하니 빠르게 포스팅 이어 가도록 할게요.

정규성 검정은 한번만 실습해봐도 바로 이해가 될실 것 같네요..

간단한 예로,

연속형 변수 A,B,C,D,E,F 까지 있다고 가정하면,

구분 : 실험군, 대조군 이렇게 두고 서로 평균차이 검정을 진행할려고 합니다.

T-TEST 전에 정규성검정을 해야 한다고 하고 , SPSS에서 정규성 검정을 할 때, 요인에 구분_(실험군,대조군) 종속변수에

(A,B,C,D,E,F)를 다 투입하여 데이터 탐색을 하고, 정규성 검정을 한 결과와 각각 1:1로 (요인:구분종속변수:A)

(요인:구분 종속변수:B)....이렇게 한 정규성 검정의 수치가  각각 다릅니다.

이럴때는 두가지중 어떤결과를 써서 모수검정을 할지 비모수검정을 할지를 결정해야하는건데요

참 이 부분이 헷갈립니다.

그래서 결론은 n수가 30이 넘더라도 정규성 검정을 하는게 맞고, 왜냐면 30이 넘었다고 해서 무조건 정규성을 따르는게 아니기 때문이죠.

일반적으로 표본수가 30 이상인 경우 중심극한정리에 의해서  검정 없이도 정규성을 가정할 수가 있구요.

10~30개 사이면 kolmogorov-smirnow test, Shapiro-Wilk test등의 방법으로 정규성을 증명을 해야 합니다.

10미만이면 정규성을 띠지 않는 것으로 간주하고 비모수적 방법을 사용해야합니다.

정규성 검정의 가설은 이렇게 설정을 합니다.

귀무가설(Ho) : 자료는 정규분포를 따른다.

대립가설(H1) : 자료는 정규분포를 따르지 않는다.

이렇게 정리된 자료는 귀무가설하에서 주어진 자료가 해석될 가능성이 5% 미만인 경우, 즉 p<0.05인 경우 귀무가설을 기각하고 '두 군의 평균은 같이 않다'는 대립가설을 채택하여야 하며,

독립표본 t 검정에서는 각 군의 평균을 통해 어느 군이 어느 군보다 얼마만큼 크기가 큰지 그 차이도 함께 제시가 가능하다는걸 알수 있습니다.

용어들이 쉽지가 않습니다. 뭐 귀무가설이니, 대립가설이니 등등 하지만 전체적인 내용만 잘 숙지하고 이해 하시면 모든 이해하는데 그렇게 크게 문제는 없을 것 같습니다. 다들 개인적인 노력끝에 많은 좋은 결실을 맞이 하셨으면 좋겠고

건승하셨으면 좋겠습니다. 거기에 제가 조금이나마 도움이 될 수 있으면 좋겠다는 마음도 함께입니다.

저도 이런 내용들을 이해하기 위해서 노력중에 있고, 이런 자료를 선 공개하고 공유해서 같이 공부해보고자 하는 목표가 제 목적이기 때문에 틀린 부분이 있거나, 그런 내용들이 있으면 저에게 댓글을 남겨주세요~ 그럼 제가 수정을 통한 update를 하도록 하겠습니다.

간단하죠?? 이런건 바로바로 한번만 연습 해보시고, 바로 실전에서 간략한 데이터만 있으면 정규성을 확인해 볼수 있을것 같네요.

다들 즐 미니탭 하시고, 통계의 천재가 되는 그날까지 다들 으싸으싸~ 했으면 좋겠습니다.

요즘 이제 본격적으로 여름이 시작되고, 휴가가 시작됐을 것 같은데 건강 유의 잘하시고, 항상 음식 조심하시고~

그럼 제 블로그 이웃 추가 해주시고 즐겁게 소통했으면 좋겠습니다~