[최소한으로 알아야 할 것_간호 통계 요점정리] T-test

[최소한으로 알아야 할 것_간호 통계 요점정리] T-test, ANOVA..

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내가 설정한 가설(대립가설)이 채택되기 위하여 통계적으로 의미가 있는지 확인하는 방법에는 여러가지가 있음

 

1. 확인하고자 하는 변수가 연속형변수인지 범주형변수 인지 확인한다

- 연속형 변수라면 평균을 비교하는 T-test 또는 ANOVA

- 범주형 변수라면 비율을 비교하는 카이제곱검정

 

2. 연속형 변수라면 (평균비교)

- 비교하는 집단이 두 집단 : T-test

- 비교하는 집단이 세 집단 이상 : ANOVA

 

3. 연속형 변수 이면서 두 집단 비교에서

- 서로다른 두집단이면 : independent T-est(독립표본 T 검정)

- 같은 집단에서(짝 비교) : paired T-test (예시 : 실험처지 전/후)

 

4. 연속형 변수 이면서 일반적으로 알려진평균과 내연구대상(한집단)의 평균 비교

- 일표본 T검정(single group t-test)

- 일반적으로 알려져 있는 평균을 검정값으로 설정하고, 내가 수집한 연속형편수의 평균과 비교

 

예시)

일반적인 대학병원의 평균 임상경력이 6년이다. 연구 대상 병원 간호사의 임상경력을 수집하였다. 
내가 연구하고자 하는 병원 간호사도 그럴 것인가?

평균비교>일표본 T검정
검정변수에 내가 연속형변수로 측정한 내 연구대상자의 값을 넣는다. 
일반적인 대학병원 갼호사 평균 임상경력 6년을 검정값에 넣는다. 

5. 세 집단 이상 평균 비교 ANOVA

- 세 집단 이상의 평균을 비교할 때는 대상 집단끼리의 평균의 차이가 있는지만 확인할 수 있음

- 사후검정 : 차이가 어떤 집단에서 기인했는지 확인 할 수 있음