유의수준과 유의확률 통계처리를 할 때 대개는 모집단의 분산이며 평균을 알기가 힘듭니다. 모집단 자체를 전수조사하기가 어렵기 때문이기도 하고....모집단의 정확한 범위를 알지 못 하는 경우도 있고.... 아무튼.....그래서 실제 모집단에서 표본 몇십개...또는 몇백개를 추출해서 그것의 분산(표본분산)이나 평균(표본평균)을 사용해야 하는 경우가 대부분입니다. 특히, 표본수가 크지 않을 때 표본분산(표본표준편차)을 사용한 테스트는 t-분포를 이용한다고 해서 T-test라고 하는데, 요즘 통계프로그램들은 t-값이며 유의확률을 자동으로 계산해 주지요. (모분산을 모를 때 사용하는 테스트가 t-test) 두개의 모집단의 모평균이 서로 같은가 아닌가를 검정할 때 이때 귀무가설과 대립가설은 다음과 같이 세우게 됩니다. 귀무가설 H0: .. 더보기 이전 1 ··· 91 92 93 94 95 96 다음