t-검정 계산기

Welch의 t-검정을 수행하여 두 독립 그룹의 평균 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 확인합니다.

t-검정 계산기

빠른 예시

그룹 1(표본 A) 최소 2개 값

그룹 2(표본 B) 최소 2개 값

검정 매개변수

유의수준(α)

검정 유형

소수 자릿수

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t-검정 계산기 정보

t-검정 계산기에 오신 것을 환영합니다. 이 도구는 두 독립 그룹의 평균을 비교하기 위한 종합적인 통계 분석을 제공합니다. 본 계산기는 Welch의 t-검정을 수행하며, 분산과 표본 크기가 서로 달라도 견고하게 동작하므로 대부분의 실무 상황에서 기본 선택으로 권장됩니다.

t-검정은 무엇이며 언제 사용해야 하나요?

t-검정은 두 그룹의 평균이 통계적으로 유의하게 다른지 확인하는 가설검정입니다. 독립 2표본 t-검정(비대응 t-검정)은 서로 다른 두 관측 그룹을 비교합니다.

다음과 같은 경우 t-검정을 사용하세요:

비교할 두 독립 그룹이 있다(예: 처치군 vs. 대조군)
데이터가 연속형이고 대체로 정규분포를 따른다
관측된 차이가 통계적으로 유의한지 확인하고 싶다

t-검정 공식 이해하기

Welch의 t-통계량

t-통계량은 표본 평균이 표준오차의 몇 배만큼 떨어져 있는지 나타냅니다:

$$t = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{\sqrt{\frac{s_1^2}{n_1} + \frac{s_2^2}{n_2}}}$$

여기서 $\bar{X}_1$와 $\bar{X}_2$는 표본 평균, $s_1^2$와 $s_2^2$는 표본 분산, $n_1$과 $n_2$는 표본 크기입니다.

자유도(Welch-Satterthwaite)

Welch의 t-검정에서는 자유도를 다음과 같이 계산합니다:

$$df = \frac{\left(\frac{s_1^2}{n_1} + \frac{s_2^2}{n_2}\right)^2}{\frac{(s_1^2/n_1)^2}{n_1-1} + \frac{(s_2^2/n_2)^2}{n_2-1}}$$

독립 2표본 t-검정 수행 방법

그룹 1 데이터 입력: 첫 번째 표본 그룹의 숫자 값을 입력합니다. 쉼표, 공백 또는 줄바꿈으로 구분할 수 있습니다.
그룹 2 데이터 입력: 두 번째 표본 그룹의 숫자 값을 같은 형식으로 입력합니다.
검정 매개변수 선택: 유의수준(alpha), 검정 유형(양측 또는 단측), 결과의 소수 자릿수를 선택합니다.
분석 실행: 계산을 클릭하여 t-검정을 수행하고 t-통계량, p-값, 자유도, 효과크기 등의 결과를 확인합니다.
결과 해석: t-분포 곡선과 해석 섹션을 확인하여 그룹 간 차이가 유의한지 판단합니다.

결과 해석

p-값 해석

p-값은 귀무가설이 참이라고 가정했을 때 현재의 데이터(또는 더 극단적인 데이터)가 관측될 확률을 의미합니다:

p < 0.05: 95% 수준에서 통계적으로 유의
p < 0.01: 99% 수준에서 매우 유의
p > 0.05: 통계적으로 유의하지 않음 - 관측된 차이는 우연일 수 있음

효과크기: Cohen's d

p-값은 통계적 유의성을 나타내지만, Cohen's d는 차이의 크기(실질적 중요도)를 알려줍니다:

Cohen's d 값	효과크기	해석
\|d\| < 0.2	무시 가능	차이가 거의 없음
0.2 ≤ \|d\| < 0.5	작음	차이가 작지만 눈에 띔
0.5 ≤ \|d\| < 0.8	중간	차이가 중간이며 의미 있음
\|d\| ≥ 0.8	큼	차이가 큼

양측 검정 vs. 단측 검정

양측 검정(기본)

평균이 어느 방향으로든 다른지를 검정합니다. 특정 방향 가설이 없을 때 사용하세요. 대립가설: $H_1: \mu_1 \neq \mu_2$

단측 검정

좌측: 그룹 1의 평균이 그룹 2보다 작은지 검정합니다. 대립가설: $H_1: \mu_1 < \mu_2$

우측: 그룹 1의 평균이 그룹 2보다 큰지 검정합니다. 대립가설: $H_1: \mu_1 > \mu_2$

권장

차이가 한 방향으로만 발생할 것이라는 강한 이론적 근거가 없다면 양측 검정을 사용하세요. 단측 검정은 더 강력하지만 덜 보수적입니다.

Welch의 t-검정이란?

Welch의 t-검정은 두 그룹의 분산이 같다는 가정을 하지 않는 독립 2표본 t-검정의 변형입니다. 더 견고하며, 특히 표본 크기나 분산이 다를 때 두 독립 표본을 비교하는 기본 선택으로 권장됩니다.

Welch의 t-검정 장점:

모분산이 같다는 가정을 하지 않음(이분산에 견고)
분산이 다를 때 제1종 오류를 더 정확하게 통제
대부분의 경우 Student의 t-검정보다 일반적으로 권장
분산이 같아도 잘 동작함(사용해도 불이익이 거의 없음)

활용 예시

의학 연구

실험군과 대조군 간 치료 효과 비교, 약물 효능 평가, 임상 결과 분석 등에 사용합니다.

교육

서로 다른 교수법, 커리큘럼, 개입이 학습 성과에 차이를 만드는지 평가합니다.

비즈니스 분석

마케팅 캠페인 A/B 테스트, 제품 버전 간 고객 만족도 비교, 지역별 매출 성과 분석 등에 활용합니다.

품질 관리

서로 다른 제조 공정, 공급업체, 기간에 따른 제품 사양 비교에 사용합니다.

자주 묻는 질문

t-검정은 무엇이며 언제 사용해야 하나요?

t-검정은 두 그룹의 평균이 통계적으로 유의하게 다른지 확인하는 가설검정입니다. 연속형이고 대체로 정규분포를 따른다고 볼 수 있는 데이터에서, 서로 독립인 두 표본(예: 대조군 vs. 처치군)을 비교할 때 사용합니다.

양측 t-검정과 단측 t-검정의 차이는 무엇인가요?

양측 검정은 평균이 어느 방향으로든(크거나 작거나) 다른지를 확인합니다. 단측 검정은 특정 한 방향에서만 차이가 있는지를 확인합니다. 양측 검정은 더 보수적이며, 명확한 방향 가설이 없는 한 일반적으로 사용됩니다.

t-검정에서 p-값은 무엇을 의미하나요?

p-값은 귀무가설이 참이라고 가정했을 때 현재의 데이터(또는 더 극단적인 데이터)가 관측될 확률을 의미합니다. p-값이 선택한 유의수준(보통 0.05)보다 작으면 통계적으로 유의하다고 해석하며, 관측된 차이가 우연만으로 발생했을 가능성이 낮다는 뜻입니다.

Cohen's d는 무엇이며 왜 중요한가요?

Cohen's d는 효과크기의 지표로, 두 그룹 간 차이를 표준편차 단위로 나타냅니다. p-값은 통계적 유의성을 보여주지만, Cohen's d는 실질적인 중요도(차이의 크기)를 알려줍니다. 일반적으로 0.2, 0.5, 0.8은 각각 작은/중간/큰 효과를 의미합니다.

Welch의 t-검정이란 무엇인가요?

참고문헌

이 콘텐츠, 페이지 또는 도구를 다음과 같이 인용하세요:

"t-검정 계산기" - https://MiniWebtool.com/ko/t-검정-계산기/에서 MiniWebtool 인용, https://MiniWebtool.com/

by miniwebtool team. Updated: Jan 13, 2026

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t-검정은 무엇이며 언제 사용해야 하나요?

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t-검정에서 p-값은 무엇을 의미하나요?

Cohen's d는 무엇이며 왜 중요한가요?

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참고문헌

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