두 집단의 평균 차이를 비교할 때 독립표본 t-검정과 대응표본 t-검정이 혼동되는 경우가 많습니다. 전자는 서로 다른 사람들을 비교하고, 후자는 같은 사람을 두 번 측정한 경우에 적용됩니다. 각각의 상황에 맞는 검정을 선택하면 올바른 통계적 결론을 얻을 수 있습니다. ■ 이렇게 하시면 됩니다 · 먼저 비교하고자 하는 두 집단이 서로 독립적인지 확인합니다. 남학생과 여학생처럼 전혀 겹치지 않는 경우는 독립표본 t-검정이 적합합니다. · 동일한 집단을 전후로 측정하는 경우, 예를 들어 명상 전후 체중을 비교할 때는 대응표본 t-검정을 사용합니다. 이때는 같은 사람의 두 측정값을 쌍으로 묶어 분석합니다. · 검정 결과의 p-value가 0.05보다 작으면 두 평균 사이에 통계적으로 유의한 차이가 있다고 판단합니다. 이때는 귀무가설을 기각하고, 차이가 존재한다는 결론을 내립니다. 검정을 선택할 때 가장 주의할 점은 데이터가 정규성을 만족하는지 확인하는 것입니다. 정규성을 위배하면 t-검정 대신 비모수 검정을 고려해야 합니다. 또한, 표본 크기가 매우 작을 경우 검정력에 영향을 미칠 수 있으니 가능한 한 충분한 표본을 확보하는 것이 좋습니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=61