등분산 검정 없이 ANOVA를 돌리면 생기는 일 — Bartlett·Levene 선택법 2가지
등분산 검정은 여러 집단의 흩어짐이 같은지 확인하는 절차로, ANOVA의 전제를 지키는 문지기다. 정규분포면 Bartlett, 아니면 Levene — 두 검정의 선택 기준과 결과 해석, 전제가 깨졌을 때의 대응까지 정리했다.
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.
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.
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.
통계 검정 종류 완전 정리 — 엔지니어가 이미 핵심을 이해한 3가지 이유
통계 검정 종류가 수십 가지여도 본질은 H₀ vs H₁의 확률 기반 의사결정이다. p-value·유의수준·1종 오류·표본 크기 개념이 하나의 공갵을 이뢬다. 상황별 검정 선택, 검정력 설계, p-value를 잡못 읽는 3가지 함정까지 정리했다.
귀무가설 대립가설 완전 정복 — 엔지니어가 직접 세워야 하는 3가지 이유
귀무가설 대립가설, F1 타이어 마모 시나리오로 완전 정복. 가설 검정 방향 3가지와 4단계 절차까지 — 가설은 현장 도메인 지식 없이는 세울 수 없다는 핵심을 엔지니어 언어로 정리했다.
