비모수 통계 분석은 데이터의 분포에 대한 가정을 하지 않는 통계적 방법론입니다. 이는 실제 실험에서 얻은 데이터를 다루는 데 유용한 도구입니다. 이 글에서는 파이썬으로 공학과 과학 실험 결과에 대한 비모수 통계 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

왜 비모수 통계 분석을 사용할까요?

일반적으로, 모수론적 방법은 데이터의 분포에 대한 가정을 필요로 합니다. 예를 들어, 정규 분포를 따른다는 가정하에서 t-검정이나 분산 분석 등을 수행할 수 있습니다. 하지만, 실제 실험에서 얻은 데이터는 종종 정규 분포를 따르지 않을 수 있습니다. 따라서, 비모수 통계 분석은 분포에 대한 가정 없이도 신뢰할 수 있는 분석을 제공할 수 있습니다.

비모수적 가설 검정

비모수적 가설 검정은 데이터에 대한 순위나 순서 정보를 사용하여 가설을 검정합니다. 파이썬에서는 scipy 라이브러리의 stats 모듈을 사용하여 비모수적 가설 검정을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, Wilcoxon 부호 순위 검정과 Mann-Whitney U 검정은 데이터의 순위를 비교하여 두 집단 간의 차이를 검정합니다.

import scipy.stats as stats

# Wilcoxon 부호 순위 검정
statistic, p_value = stats.wilcoxon(data1, data2)
print("Statistic:", statistic)
print("P-value:", p_value)

# Mann-Whitney U 검정
statistic, p_value = stats.mannwhitneyu(data1, data2)
print("Statistic:", statistic)
print("P-value:", p_value)

비모수적 상관 분석

비모수적 상관 분석은 두 변수 간의 관련성을 검정하는 방법입니다. 파이썬에서는 scipy 라이브러리의 stats 모듈을 사용하여 Spearman의 순위 상관 분석을 수행할 수 있습니다. 이는 데이터의 순위를 비교하여 두 변수 간의 관련성을 평가합니다.

import scipy.stats as stats

# Spearman의 순위 상관 분석
correlation, p_value = stats.spearmanr(x, y)
print("Correlation:", correlation)
print("P-value:", p_value)

요약

비모수 통계 분석은 공학과 과학 실험에서 데이터의 분포에 대한 가정 없이 신뢰할 수 있는 분석을 제공합니다. 파이썬의 scipy 라이브러리를 사용하여 비모수 통계 분석을 수행할 수 있으며, 이를 통해 데이터 간의 차이 검정 및 변수 간의 관련성 분석을 수행할 수 있습니다.