사용 방법
- 단일표본, 독립 두 표본, 대응표본 중에서 고르세요.
- 데이터를 붙여넣거나 '평균, 표준편차, n'으로 바꿔서 각 집단의 값을 입력하세요.
- 대립가설과 신뢰수준을 고르면 결과가 바로 업데이트돼요.
옵션 설명
- Welch와 Student
- 등분산을 가정하지 않으므로 현재 권장 방식에 따라 Welch t검정이 기본이에요. 체크를 해제하면 등분산을 가정하는 Student t검정이 돼요.
- 효과 크기
- Cohen의 d = 평균 차이 ÷ 합동 표준편차예요. 대응표본은 평균 차이 ÷ 차이의 표준편차예요.
계산 예시
기본 데이터는 R에 내장된 sleep 데이터 세트에서 가져온 추가 수면 시간의 두 집단(각 10개 값)이에요. 독립 두 표본을 선택했을 때 결과는 다음과 같아요.
| 결과 | Welch (기본값) | Student (체크 해제) |
|---|---|---|
| 집단 평균 | 0.75와 2.33 | 0.75와 2.33 |
| 평균 차이 (1 − 2) | −1.58 | −1.58 |
| t | −1.861 | −1.861 |
| 자유도 | 17.776 | 18 |
| p값 (양측) | 0.0794 | 0.0792 |
| 95% 신뢰구간 | −3.365 … 0.205 | −3.364 … 0.204 |
| Cohen’s d | −0.832 | −0.832 |
Welch의 표준오차는 √(s₁²/n₁ + s₂²/n₂)이고 자유도는 Welch–Satterthwaite 공식으로 구해요. Student는 합동 분산과 n₁ + n₂ − 2의 자유도를 사용해요. Cohen’s d는 항상 합동 표준편차를 쓰므로 둘이 같아요.
같은 숫자를 동일한 10명을 두 번 측정한 것으로 보면 훨씬 더 유의해져요. 대응표본을 선택하면 검정이 10개의 차이에 대해 실행되어, 자유도 9에서 t = −4.062, p = 0.0028이 돼요. 대응은 사람 간 변동을 제거해 주므로 독립 검정으로는 찾지 못하는 차이를 감지할 수 있어요. 대응 데이터는 두 입력란에 같은 개수의 값이 같은 순서로 있어야 해요.
자주 묻는 질문
결과를 믿어도 되나요?
R에 내장된 sleep 데이터셋으로 검증했어요. t, 자유도, p값, 신뢰구간이 모두 t.test()와 일치해요.
데이터가 정규분포가 아니면 어떻게 하나요?
표본이 크면 t검정은 꽤 강건해요. 작고 뚜렷하게 치우친 표본이라면 Mann–Whitney U 검정이나 Wilcoxon 검정 같은 비모수 검정을 고려하세요.
데이터가 업로드되나요?
아니요. 계산은 모두 브라우저 안에서 이뤄져요.
개인정보 보호
이 도구는 전적으로 브라우저에서 실행돼요. 파일과 텍스트는 기기에서 처리되며 서버로 업로드되지 않아요.