카이제곱 검정과 Fisher 정확검정 — 분할표가 알려주는 2갈래 선택
카이제곱 검정은 불량률이 아주 작아 z검정을 못 쓸 때 분할표로 여러 집단의 비율을 비교하는 검정이다. 기대도수 계산법, ‘기대도수 5 미만 셀 20%’ 분기 조건, Fisher 정확검정으로 넘어가는 기준까지 예시로 정리했다.
비율 검정으로 불량률 논쟁 끝내기 — 이항분포에서 z검정까지 4단계
비율 검정은 불량률·합격률처럼 ‘전체 중 몇 개’가 변했는지 확인하는 가설검정이다. 불량 개수가 이항분포를 따르는 이유, 정규근사 조건 np·nq≥10, 두 집단 비교의 pooled 비율까지 4단계 예시로 정리했다.
크루스칼 왈리스 검정 — ANOVA가 막힐 때 3개 집단을 비교하는 법
크루스칼 왈리스 검정은 데이터가 비정규이고 표본이 적어 ANOVA를 못 쓸 때, 순위로 3개 이상 집단을 한 번에 비교하는 비모수 검정이다. H 통계량이 카이제곱 분포를 따르는 구조와 판정 4단계를 쉬운 예시로 정리했다.
윌콕슨 검정, 값 대신 순위로 본다 — 소표본 비정규 데이터의 2가지 해법
윌콕슨 검정은 표본이 30개 미만이고 정규분포도 아닐 때 값 대신 순위로 비교하는 비모수 검정이다. 단일 집단용 Signed-Rank와 두 집단용 Rank-Sum의 원리, 왜 중앙값 검정인지, 평균 비교로 써도 되는 조건까지 정리했다.
분산분석(ANOVA)은 왜 평균을 분산으로 비교하나 — 핵심 원리 3가지
분산분석(ANOVA)은 세 집단 이상의 평균을 한 번에 비교하는 검정이다. 평균 비교인데 왜 이름이 분산분석인지, F값이 ‘집단 사이 흩어짐 ÷ 집단 안 흩어짐’이라는 직관, 등분산 전제와 박스플롯 활용까지 정리했다.
t검정이 필요한 순간 — 표본 30개 미만 평균 비교와 애매한 p값 읽는 법
t검정은 표본이 30개 미만이라 표본분산을 믿기 어려울 때 쓰는 평균 비교 검정이다. t분포의 두꺼운 꼬리가 왜 ‘겸손함’인지, 자유도가 왜 n−1인지, p값이 0.05 근처일 때 어떻게 판단하는지까지 4단계로 정리했다.
z검정, 표본 30개가 만드는 갈림길 — 평균 비교 4단계
z검정은 표본 30개 이상일 때 평균 변화를 확인하는 가장 기본적인 가설검정이다. z값이 ‘평균에서 몇 계단 떨어졌나’라는 뜻임을 잡으면 공식이 외워진다. 계산 4단계와 두 집단 비교까지 예시로 정리했다.
가설검정 절차는 하나다 — 질문 3개로 검정을 고르는 분류도
가설검정 절차는 어떤 검정이든 4단계로 같고, 바뀌는 건 검정통계량과 샘플링 분포뿐이다. 정규성·표본 크기·집단 수 질문 3개로 z·t·ANOVA·비모수·카이제곱 중 무엇을 쓸지 고르는 분류도를 한 장에 정리했다.
워드프레스 MCP로 블로그 운영에서 사람 손이 사라진 3단계
워드프레스 MCP를 도입하면 블로그 운영에서 사람이 손댈 일이 얼마나 줄어들까요? MCP 없이 클릭 노동, 기성 MCP로 자동화, 커스텀 MCP로 전용 도구 제작까지 3단계를 같은 블로그를 운영하며 직접 겪은 시행착오와 체감 변화로 정리했습니다.
파이썬 웹 프레임워크 완전 비교 — FastAPI · Django · Flask 선택 기준 3가지
웹 프레임워크 선택, FastAPI·Django·Flask 중 뭐가 맞을지 고민된다면 여기서 기준을 잡을 수 있다. 성능·자유도·구조 3가지 기준으로 비교하고, 상황별 선택 기준과 Streamlit·프론트엔드 활용법까지 실무 관점에서 한 번에 정리했다.
