연결된 데이터란 무엇입니까? (설명 및 예시)

두 데이터 세트의 길이가 같고 한 데이터 세트의 각 관측치가 다른 데이터 세트의 관측치와 “쌍”이 될 수 있는 경우 이를 쌍 데이터 라고 합니다.

두 개의 데이터 세트를 연결하려면 한 데이터 세트의 각 관측치가 다른 데이터 세트의 한 관측치에만 연결될 수 있다는 것이 중요합니다.

일치하는 데이터의 예

다음은 일치하는 데이터의 몇 가지 예입니다.

예 1: 중복 측정.

연구자가 저울이 특정 창고에서 하루 종일 상자의 무게를 측정할 수 있는지 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 이를 테스트하기 위해 연구자들은 저울을 사용하여 아침과 저녁에 30개의 서로 다른 상자의 무게를 측정했습니다.

최종 결과는 각 상자의 아침 및 저녁 무게가 서로 “일치”될 수 있는 두 개의 데이터 세트입니다.

예 2: 사전 사후 측정.

의사는 신약이 환자의 혈압을 낮출 수 있는지 알고 싶어합니다. 이를 테스트하기 위해 그는 일주일 동안 약을 사용하기 전후에 20명의 환자의 혈압을 측정했습니다.

최종 결과는 두 세트의 데이터로, 각 개인의 전후 혈압을 자체적으로 “일치”할 수 있습니다.

페어링된 데이터를 분석하는 방법

쌍을 이루는 데이터를 분석하는 두 가지 일반적인 방법이 있습니다.

1. 대응 t-검정을 수행합니다.

쌍체 데이터를 분석하는 한 가지 방법은 쌍체 표본 t-검정을 수행하는 것입니다. 이는 한 표본의 각 관측치가 다른 표본의 관측치와 일치할 수 있을 때 두 표본 의 평균을 비교하는 것입니다.

이 테스트는 두 데이터세트의 평균값이 동일한지 알려줍니다.

2. 두 데이터 세트 간의 상관관계를 계산합니다.

쌍을 이루는 데이터를 분석하는 또 다른 방법은 두 데이터 세트 간의 상관 관계를 계산하는 것입니다.

이를 통해 두 데이터 세트 값 간의 관계의 방향과 강도에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

페어링된 데이터와 일치하지 않는 데이터

쌍을 이룬 데이터와 달리 쌍을 이루지 않은 데이터는 한 데이터 세트의 관측치가 다른 데이터 세트의 관측치와 고유하게 연관될 수 없을 때 발생합니다.

예를 들어, 연구자들이 특정 훈련 프로그램이 농구 선수의 평균 수직 점프를 증가시키는지 여부를 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다.

일치하는 데이터를 사용하여 이를 테스트하는 한 가지 방법은 훈련 프로그램을 사용하기 전후에 동일한 20명의 플레이어의 최대 수직 점프를 측정하는 것입니다.

이를 unpaired 데이터를 사용하여 테스트하기 위해 연구진은 훈련 프로그램을 사용하지 않은 20명의 선수의 최대 수직 점프를 측정한 다음, 훈련 프로그램을 사용한 20명의 다른 선수의 최대 수직 점프를 측정할 수 있었습니다. ‘훈련:

쌍체 데이터로 작업할 때 우리는 쌍체 표본 t-검정을 사용하여 표본 평균 간의 차이가 다른지 확인합니다.

그리고 짝이 없는 데이터로 작업할 때 독립 표본 t-검정을 사용하여 표본 평균 간의 차이가 다른지 확인합니다.