[파이썬] scipy에서 통계적 검정
통계적 검정은 데이터를 분석하여 가설을 검증하는 과정입니다. 이는 데이터 과학에서 중요한 부분이며, 파이썬의 scipy 패키지는 다양한 통계적 검정 기능을 제공합니다.
1. 일표본 t-검정 (One-sample t-test)
일표본 t-검정은 주어진 데이터 집단의 평균이 특정한 값과 유의한 차이가 있는지를 검정하는 방법입니다. 이는 한 집단의 데이터에 대한 가설을 검증할 때 많이 사용됩니다.
from scipy import stats
# 예시 데이터
data = [3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 9]
# 가설 설정
hypothesized_mean = 6 # 가설로 설정할 평균 값
# t-검정
t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(data, hypothesized_mean)
print(f"t-statistic: {t_statistic}")
print(f"p-value: {p_value}")
2. 독립표본 t-검정 (Independent t-test)
독립표본 t-검정은 두 개의 독립적인 집단의 평균이 서로 다른지를 검정하는 방법입니다. 이는 두 개의 독립된 그룹의 평균 비교에 주로 사용됩니다.
from scipy import stats
# 예시 데이터
group1 = [2, 4, 6, 8, 10]
group2 = [1, 3, 5, 7, 9]
# t-검정
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)
print(f"t-statistic: {t_statistic}")
print(f"p-value: {p_value}")
3. 대응표본 t-검정 (Paired t-test)
대응표본 t-검정은 동일한 집단에 대해 두 가지 조건의 차이가 있는지를 검증하는 방법입니다. 이는 전후 관측 데이터의 차이를 비교하여 가설을 검증할 때 사용됩니다.
from scipy import stats
# 예시 데이터
before = [2, 4, 6, 8, 10]
after = [1, 3, 4, 7, 9]
# t-검정
t_statistic, p_value = stats.ttest_rel(before, after)
print(f"t-statistic: {t_statistic}")
print(f"p-value: {p_value}")
Scipy를 사용하면 위와 같이 간단하게 통계적 검정을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.