Q&A

질문이 좀 많네요. 각각의 질문 아래에 답글을 올리겟습니다.

>One sample test에서 t값의 의미는 무엇인가요?
>T분포표에서 자유도와 유의수준을 참조하여 찾아도 거기에 해당되는 값은 없는데 뭐가 잘못된 것일까요?

Answer >
책 뒤에 나오는 분포표는 모든 것을 실은 것이 아니라 몇가지만 실어놓은 것이기 때문에 표에 없을수도 있습니다.
T 값은 2가지가 있는데, 하나는 기각역이고 나머지 하나는 검정통계량입니다. 기각역은 자유도와 유의수준(보통 0.05)에 의해서 자동으로 나오는 값으로 보통 책 뒤에 있는 표를 참고하시면 됩니다. 그러나 앞에서도 언급하였듯이 책의 표는 일부분이미로 안 나올수도 있습니다. 이럴때는 컴퓨터를 이용하여 구하거나 표에서 근사값 등을 이용하면 됩니다.
검정통계량은 Data에 의해서 구해진 결과값입니다.
이 검정통계량이 기각역보다 크면 유의한 차이가 있는 것이고, 작으면 유의한 차이가 없는 것입니다. 이것을 P 값으로 계산하면 전자는 0.05보다 작은 값이 나오고 후자는 0.05보다 큰 값이 나오게 됩니다.

>Independent Samples Test에서 output에서 Levene의 등분산 검정을 먼저 해야 하는 걸로 아는데 이때 특별한 말이 없으면 유의수준 5%에서 실시하는 것이 맞나요?

Answer >
네, 맞습니다.

>Levene’s Test for Equality of Variances에서 F값을 보니 3.222가 나왔고, 유의확률은 0.103이 나왔습니다. 그러면 0.103은 0.05보다 크니까 "두 모집단의 분산의 동일성에 대한 검정”에서 귀무가설을 채택하게 되므로 등분산이 가정된 경우를 채택해야 하는 것 아닌가요?

Answer >
네, 맞습니다.

>근데 책에서는 두 집단의 동질성을 가정할 수 없으므로 아래쪽의 Equal variances not assumed의 값을
>기준으로 삼아야 한다는데 이해가 안 됩니다.

Answer >
책이 잘못된 것입니다.

>그리고, F= S2　1/S2　2 이므로 등분산이라면 1이 나와야 할텐데 1 이 아닌 경우는 모두 "등분산이 가정되지 않음” 에 해당하는 것 아닌가요? 근데 실제로 output에서 보면 F값이 1이 아니더라도 F값에 상관없이 유의확률을 보고 등분산이다 아니다를 결정하는 것 같던데 그렇다면 등분산이다 이분산이다를 결정할 때 Output의 F값은 무용지물인 셈인가요?

Answer >
먼가 착각을 하신거 같네요. 여기서 말하는 등분산은 모집단의 분산을 말하는 것입니다. 님께서는 data에 의해 구해진 표본분산으로 착각을 하셨네요. 여기서 등분산이라는 것은 표본분산이 같다는 것이 아니라 모분산을 말하므로 F 값이 1이어야 등분산이 되는 것은 아니죠.

... 언제나 최선을 다하는 StatEdu가 되길 빌며 ...

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