Stata에서 2-표본 t-검정을 수행하는 방법

2-표본 t-검정은 두 모집단의 평균이 같은지 여부를 검정하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 Stata에서 2-표본 t-검정을 수행하는 방법을 설명합니다.

예: Stata의 2-표본 t-검정

연구자들은 새로운 연료 처리로 인해 특정 자동차의 평균 mpg가 변경되는지 알고 싶어합니다. 이를 테스트하기 위해 그들은 12대의 자동차에 새로운 연료 처리를 적용하고 12대의 자동차에는 적용하지 않는 실험을 수행합니다.

두 그룹 사이의 평균 mpg에 차이가 있는지 확인하기 위해 2-표본 t-검정을 수행하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1단계: 데이터를 로드합니다.

먼저 명령 상자에 use https://www.stata-press.com/data/r13/fuel3을 입력하고 Enter를 클릭하여 데이터를 로드합니다.

2 단계 : 원시 데이터를 봅니다.

2-표본 t-검정을 수행하기 전에 먼저 원시 데이터를 살펴보겠습니다. 상단 메뉴바에서 데이터 > 데이터 편집기 > 데이터 편집기(찾아보기) 로 이동합니다. 첫 번째 열 mpg 는 특정 자동차의 mpg를 표시합니다. 두 번째 열인 treated는 자동차가 연료 처리를 받았는지 여부를 나타냅니다(0 = 아니요, 1 = 예).

3단계: 데이터를 시각화합니다.

다음으로 데이터를 시각화해 보겠습니다. 각 그룹의 mpg 값 분포를 표시하기 위해상자 그림을 만듭니다 .

상단 메뉴 표시줄에서 차트 > 상자 그림 으로 이동합니다. 변수에서 mpg를 선택합니다.

그런 다음 그룹화 변수 아래의 범주 하위 제목에서 처리됨을 선택합니다.

확인 을 클릭합니다. 두 개의 상자 그림이 있는 차트가 자동으로 표시됩니다.

치료를 받지 않은 그룹(0)에 비해 치료를 받은 그룹(1)의 mpg가 더 높게 나타나는 것을 즉시 확인할 수 있지만 이러한 차이가 통계적으로 유의한지 확인하려면 2-샘플 t-테스트를 수행해야 합니다. .

4단계: 2-표본 t-검정을 수행합니다.

상단 메뉴 표시줄에서 통계 > 요약, 표 및 검정 > 고전 가설 검정 > t-검정(평균 비교 검정) 으로 이동합니다.

그룹을 사용하는 두 개의 샘플을 선택합니다. 변수 이름으로 mpg 를 선택합니다. 그룹 변수 이름으로 처리됨을 선택합니다. 신뢰 수준에서 원하는 수준을 선택합니다. 값 95는 유의 수준 0.05에 해당합니다. 이것을 95로 두겠습니다. 마지막으로 OK 를 클릭합니다.

두 가지 샘플 t-검정의 결과가 표시됩니다.

우리는 각 그룹에 대해 다음 정보를 받습니다:

Obs: 관찰 횟수입니다. 각 그룹에는 12개의 관측치가 있습니다.

평균: 평균 mpg입니다. 그룹 0의 평균은 21입니다. 그룹 1의 평균은 22.75입니다.

기준. Err: 표준 오차, σ / √n 으로 계산됨

기준. Dev: mpg의 표준편차.

95% 회의 범위: 실제 인구 평균(mpg)에 대한 95% 신뢰 구간입니다.

t: 2-표본 t-검정의 검정 통계량입니다.

자유도: 검정에 사용할 자유도이며 n-2 = 24-2 = 22로 계산됩니다.

세 가지 서로 다른 2-표본 t-검정에 대한 p-값이 결과 하단에 표시됩니다. 단순히 두 그룹 간의 평균 mpg가 다른지 알고 싶기 때문에 p-값이 0.1673인 중간 테스트(대립 가설은 Ha:diff !=0)의 결과를 살펴보겠습니다. .

이 값은 유의 수준인 0.05보다 낮지 않으므로 귀무 가설을 기각할 수 없습니다. 실제 평균 mpg가 두 그룹 간에 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없습니다.

5단계: 결과를 보고합니다.

마지막으로 두 가지 표본 t-검정의 결과를 보고하겠습니다. 이를 수행하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

새로운 연료 처리로 인해 갤런당 평균 마일 차이가 발생하는지 확인하기 위해 24대의 자동차에 대해 2-표본 T-테스트를 수행했습니다. 각 그룹에는 12대의 차량이 포함되었습니다.

결과는 평균 mpg가 유의 수준 0.05에서 두 그룹(t = -1.428, df=22, p = 0.1673) 간에 다르지 않은 것으로 나타났습니다.

모집단 평균의 실제 차이에 대한 95% 신뢰 구간은 (-4.29, 0.79)의 구간을 제공합니다.