Stata에서 welch의 t-검정을 수행하는 방법

두 독립 그룹 간의 평균을 비교하는 가장 일반적인 방법은 2-표본 t-검정을 사용하는 것입니다. 그러나 이 검정에서는 두 그룹 간의 분산이 동일하다고 가정합니다.

두 그룹 간의 분산이 동일 하지 않다고 생각되면 2-표본 t-검정에 해당하는 비모수적 방법인 Welch의 t-검정을 사용할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 Stata에서 Welch의 t-검정을 수행하는 방법을 설명합니다.

예: Stata의 Welch’s t-test

이 예에서는 특정 연료 처리를 받은 자동차 12대와 그렇지 않은 자동차 12대의 mpg가 포함된 Fuel3 데이터세트를 사용합니다.

Welch’t T-test를 수행하여 두 그룹 간의 평균 mpg에 차이가 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

1단계: 데이터를 로드하고 표시합니다.

먼저 명령 상자에 다음 명령을 입력하여 데이터세트를 로드합니다.

https://www.stata-press.com/data/r13/fuel3을 사용하세요.

다음 명령을 사용하여 원시 데이터를 봅니다.

목록

2단계: 데이터를 시각화합니다.

Welch의 t-검정을 수행하기 전에 먼저 각 그룹의 mpg 분포를 시각화하기 위해 두 개의 상자 그림을 만들어 보겠습니다.

mpg 그래픽 상자, 이상(처리됨)

그룹 1(연료 처리를 받은 그룹)의 mpg가 그룹 0보다 높은 경향이 있음을 알 수 있습니다. 또한 그룹 1의 분산이 그룹 0(폭)보다 약간 작은 것처럼 보이는 것을 볼 수 있습니다. 상자 크기가 더 작습니다).

3단계: Welch의 t-검정 수행

Welch t-검정을 수행하려면 다음 구문을 사용하십시오.

ttest 변수_to_측정, 작성자: (grouping_variable) welch

특정 예의 구문은 다음과 같습니다.

ttest mpg, 작성자: (처리된) Welch

결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 그룹 0의 평균 mpg는 21 이었습니다. 실제 모집단 평균에 대한 95% 신뢰 구간은 (19.26525, 22.73745) 였습니다.
• 그룹 1의 평균 mpg는 22.75 였습니다. 실제 모집단 평균에 대한 95% 신뢰 구간은 (20.68449, 24.81551) 이었습니다.
• 그룹 0 – 그룹 1의 평균 mpg 차이는 -1.75 였습니다. 모집단 평균 간의 실제 차이에 대한 95% 신뢰 구간은 (-4.28369, 0.7836902) 였습니다.
• Welch의 t-검정에 대한 검정 통계량 t는 -1.4280 이었습니다.
• 우리는 평균 mpg가 두 그룹 사이에 단순히 다르다는 대립 가설에 관심이 있기 때문에 Ha:diff != 0과 관련된 p-값을 살펴보겠습니다. 이는 0.1666 으로 밝혀졌습니다. 이 값은 0.05 이상이므로 두 그룹 간의 평균 mpg가 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없습니다.

4단계: 결과를 보고합니다.

마지막으로 Welch’s t-test의 결과를 보고하고자 합니다. 이를 수행하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

연료 처리를 받은 자동차 그룹과 그렇지 않은 자동차 그룹 사이에 mpg에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 Welch의 t-테스트를 수행했습니다. 두 그룹의 표본 크기는 자동차 12대였습니다.

Welch의 t-검정에서는 두 그룹 간의 평균(t = -1.4280, p = 0.1666)에 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났습니다.

그룹 0(비치료군)과 그룹 1(치료군) 간의 실제 평균 차이에 대한 95% 신뢰구간은 (-4.28369, 0.7836902)인 것으로 나타났습니다.