과학 기술 계산에 널리 사용되는 파이썬 라이브러리인 SciPy는 다양한 통계 분석 기능을 제공합니다. 이 중에서도 와일콕스(Wilcoxon) 테스트는 두 개의 독립적인 표본 간의 차이를 비교하는 비모수적인 방법입니다.

와일콕스 테스트는 회귀 분석이나 t-검정과 같은 전통적인 통계적 방법을 사용할 수 없는 경우에 유용합니다. 예를 들어, 데이터가 정규분포를 따르지 않거나 수집된 표본의 크기가 작을 때 와일콕스 테스트를 사용할 수 있습니다.

SciPy에서 와일콕스 테스트를 수행하려면 scipy.stats 모듈의 wilcoxon 함수를 사용합니다. 다음은 이를 사용한 예제 코드입니다.

import numpy as np
from scipy import stats

# 두 개의 독립적인 표본 데이터 생성
sample1 = np.random.randint(0, 10, size=100)
sample2 = np.random.randint(0, 10, size=100)

# 와일콕스 테스트 수행
statistic, p_value = stats.wilcoxon(sample1, sample2)

print("Statistic:", statistic)
print("P-value:", p_value)

위 코드에서는 두 개의 독립적인 표본 데이터 sample1과 sample2를 생성한 후, wilcoxon 함수를 사용하여 와일콕스 테스트를 수행합니다. statistic 변수에는 테스트 통계량의 값이, p_value 변수에는 유의확률(p-value)이 저장됩니다.

테스트 결과를 콘솔에 출력하면서 두 표본 간의 차이를 비교할 수 있습니다. 유의확률은 두 표본이 서로 다른지를 나타내는 지표로, 일반적으로 0.05보다 작은 값이면 통계적으로 유의한 차이가 있다고 판단할 수 있습니다.

위 예제 코드에서는 numpy와 scipy.stats 모듈을 사용하여 랜덤한 데이터를 생성하고 와일콕스 테스트를 수행하는 방법을 보여주었습니다. 실제 데이터를 분석할 때는 해당 데이터에 맞게 입력값을 변경하여 사용해야 합니다.

더 자세한 정보는 SciPy 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.