앤드링톤(Anderson-Darling) 검정은 통계학에서 사용되는 비모수적인 검정 방법 중 하나로, 주어진 샘플이 특정 분포와 일치하는지를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이번 포스트에서는 파이썬의 SciPy 패키지를 사용하여 앤드링톤 검정을 수행하는 방법을 알아보겠다.
1. SciPy 패키지 설치하기
SciPy는 파이썬에서 과학적인 계산을 위한 여러 모듈과 함수를 제공하는 패키지이다. SciPy를 사용하기 위해서는 우선 해당 패키지를 설치해야 한다. 아래의 명령을 사용하여 SciPy를 설치할 수 있다.
pip install scipy
2. 앤드링톤 검정 수행하기
앤드링톤 검정은 SciPy의 stats 모듈에서 제공하는 anderson() 함수를 사용하여 수행할 수 있다. 이 함수는 샘플 데이터와 검정할 분포의 종류를 입력으로 받아서, 앤드링톤 검정 통계량과 임계값을 반환한다.
from scipy import stats
# 샘플 데이터 생성
sample_data = [1.2, 1.5, 1.8, 2.0, 2.2]
# 앤드링톤 검정 수행
result = stats.anderson(sample_data, 'norm')
print(result)
위의 예제에서는 sample_data라는 샘플 데이터를 정규 분포와 비교하여 앤드링톤 검정을 수행하고 있다. 검정 결과는 result 변수에 저장되며, 출력 결과로는 앤드링톤 검정 통계량과 임계값이 나타난다.
3. 검정 결과 해석하기
앤드링톤 검정에서는 검정 통계량의 값이 임계값보다 높을수록 해당 분포와 샘플 데이터가 불일치한다는 것을 의미한다. 검정 결과를 해석하는 방법은 다양하지만, 일반적으로 검정 통계량과 임계값을 비교하여 귀무가설을 기각하거나 채택하는 방식으로 해석할 수 있다.
SciPy의 앤드링톤 검정 결과로 반환되는 값은 튜플 형태로 나오는데, 이 중에서 첫 번째 값이 검정 통계량이다. 이 값을 통해 귀무가설을 기각할지 여부를 결정할 수 있다.
4. 결론
이번 포스트에서는 파이썬의 SciPy 패키지를 사용하여 앤드링톤 검정을 수행하는 방법을 알아보았다. 앤드링톤 검정은 통계학에서 특정 분포와 샘플 데이터의 일치 여부를 검증하는데 사용되는 중요한 방법 중 하나이다. SciPy를 사용하면 손쉽게 앤드링톤 검정을 수행할 수 있으며, 검정 결과를 해석하여 의미 있는 데이터 분석을 할 수 있다.
참고 자료
- SciPy 공식 문서: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.anderson.html
- Anderson-Darling test on Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Anderson-Darling_test