안녕하세요.
MYSAS 홍보대사 최준입니다.
학계의 교수님과 학생들의 간편한 SAS 사용을 위하여 SAS University Edition 무료 소프트웨어가 출시되었습니다.
SAS University Edition은 직관적인 UI 환경이기 때문에 쉽게 사용할 수 있지만,
아직까지 많은 홍보가 되지는 않은 것 같습니다.
그래서 제가 미흡하지만, SAS University Edition 사용법, 및 기능에 대해서 연재해보고 있습니다.
이번에는 SAS University를 이용하여 이표본 t-검정 하는 방법과 대응표본 t-검정 하는 방법에 대해서 살펴보겠습니다.
작업 -> 통계량 -> 이표본 t-검정을 드래그 한 후에
데이터 : example.golf / 분석 변수 : score / 그룹 변수 : sex를 설정하면 다음과 같은 코드가 형성됨을 확인할 수 있습니다.
example.golf 데이터는 남자와 여자의 골프 스코어에 대한 데이터입니다.
이 데이터를 통해서 남자와 여자의 골프 스코어가 동일한지를 검정하는 것이 저의 목표입니다.
이러한 경우에는 옵션을 "양측 검정"으로 설정한 후에 대안 가설 : mu^=0으로 설정합니다.
(* 만약 정규성가정을 체크하지 않는다면, 오른쪽 proc univariate 코드는 사라지고, 정규성 검정 또한 하지 않게 됩니다.)
유의수준 a를 0.05로 기준 설정 한 후에 결과를 해석해본다면,
정규성 검정의 유의확률은 0.05보다 크기 때문에 귀무가설 기각 실패 : 따라서 정규성을 만족함을 확인할 수 있습니다.
이표본 t-검정 결과는 분산이 동일한 경우(equal)와 동일하지 않은 경우(unequal)로 나누어 출력 결과를 보여줍니다.
분산이 동일한 경우의 유의확률은 0.0024 / 분산이 동일하지 않는 경우의 유의확률은 0.0026 임을 알 수 있습니다.
유의수준 a를 0.05로 기준 설정 한 후에 결과를 해석해본다면,
"남녀간의 골프 스코어의 분산이 동일하다" 라는 귀무가설은 유의확률이 0.6189로 유의수준 0.05보다 크기 때문에
귀무가설 기각 실패 : 남녀간의 골프 수코어의 분산은 동일하다 라는 것을 확인할 수 있습니다.
따라서 분산이 동일한 경우(equal)쪽의 결과로 해석해야만 하는 것입니다.
"성별에 따라 골프 스코어는 차이가 없다"라는 귀무가설은 유의확률이 0.0024로 유의수준 0.05보다 작기 때문에
귀무가설 기각 : 따라서 성별에 따라 골프 스코어는 차이가 있다 라는 것을 확인할 수 있습니다.
위의 그림을 통해서 score 변수에 대한 Distribution도 남녀간의 구분에 따라 자동적으로 그려주었음을 확인할 수 있고,
Q-Q Plot을 통해서 Score 변수가 정규성을 만족하고 있음을 보여주고 있습니다.
다음은 대응표본 t-검졍하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.
작업 -> 통계량 -> 쌍체 표본 t-검정을 드래그 한 후에
데이터 : example.computer / 그룹 변수 :before, after로 설정하면 다음과 같은 코드가 형성됨을 확인할 수 있습니다.
example.computer 데이터는 한 기업체에서 사원들에게 컴퓨터 교육이 업무효율을 향상시킬 수 있는 지를 알아보기 위하여
개개인의 사원에 대해서 교육전과 교육 후의 업무효율성을 측정한 자료입니다.
이 데이터를 통해서 컴퓨터 교육이 업무효율을 향상시키는지를 검정하는 것이 저의 목표입니다.
귀무가설은 "컴퓨터 교육이 업무 효율을 향상시키지 않다" 입니다.
유의수준 a를 0.05로 기준 설정한 후에 결과를 해석해보면
유의확률이 0.4726으로 유의수준 0.05보다 크기 떄문에
귀무가설 기각 실패 : 컴퓨터 교육이 업무효율을 향상시키지 않음을 알 수 있었습니다.
지금까지 이표본 t-검정, 대응표본 t-검정에 대해서 살펴보았습니다.
기타 궁금하신 점이 있으시다면
언제든지 저에게 쪽지 or 댓글로 문의해주시면 친절하게 답변해드리겠습니다.
감사합니다.
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