[python] SciPy를 사용하여 t-검정 수행하기
이번 포스트에서는 Python의 SciPy 패키지를 사용하여 t-검정(t-test)을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. t-검정은 두 개의 집단 간 평균의 차이를 검증하는 통계적인 방법입니다.
1. SciPy 패키지 설치
t-검정을 수행하기 위해 먼저 SciPy 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령을 사용하면 간단하게 설치할 수 있습니다.
pip install scipy
2. t-검정 수행하기
SciPy의 ttest_ind 함수를 사용하여 t-검정을 수행할 수 있습니다. 이 함수는 두 개의 독립적인 집단 간의 평균 비교에 사용됩니다.
import scipy.stats as stats
# 두 개의 집단 데이터 생성
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [2, 4, 6, 8, 10]
# t-검정 수행
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)
print(f"t-statistic: {t_statistic}")
print(f"p-value: {p_value}")
위의 코드에서는 group1과 group2라는 두 개의 집단 데이터를 생성한 후, ttest_ind 함수를 사용하여 t-검정을 수행합니다. t-검정 결과로서 t_statistic와 p_value가 반환됩니다.
t-검정 결과를 해석하기 위해선 p_value 값에 주목해야 합니다. 일반적으로, 유의수준 (significance level)인 0.05보다 작은 경우, 두 집단 간에는 통계적으로 유의한 차이가 있다고 할 수 있습니다. 따라서, p_value가 0.05보다 작다면, 두 집단의 평균이 유의하게 다르다고 할 수 있습니다.