t-검정 계산기

두 그룹이 유의미하게 다른지 검정 — 수 초 만에 p-값 계산

t-검정은 핵심적인 질문에 답합니다: 두 그룹 사이의 차이가 실제인가요, 아니면 무작위 변동 때문인가요? p-값을 생성합니다: p < 0.05이면 95% 신뢰 수준에서 차이가 통계적으로 유의미합니다.

이 도구는 두 그룹의 시험 점수 30개 샘플 데이터셋을 불러옵니다 — 대조군 (표준 교육과정)과 처리군(새 교육과정). 데이터 연결을 클릭하면 독립 두 표본 t-검정을 실행하고, 상자 그림 비교를 보여주며, 차이가 유의미한지 확인합니다.

직접 두 그룹 CSV를 붙여넣어 가설을 검정해 보세요.

관련 주제

통계 계산기상자 그림 도구분포 적합히스토그램 도구
p-값이란 무엇인가요?
p-값은 귀무가설이 참이라면 데이터에서 관측된 것만큼 큰 차이(또는 그 이상)를 관찰할 확률입니다. p-값 < 0.05는 그 차이가 무작위 기회만으로 발생했을 확률이 5% 미만이라는 의미입니다 — 관례적으로 "통계적으로 유의미"하다고 합니다.
t-검정에서 귀무가설은 무엇인가요?
귀무가설(H₀)은 두 그룹 평균이 같다고 주장합니다: μ₁ = μ₂. t-검정은 묻습니다: 데이터를 고려할 때, H₀가 참이라면 관측된 차이를 볼 확률은 얼마인가? 낮은 p-값 → H₀ 기각.
단측 검정과 양측 검정의 차이는 무엇인가요?
양측 검정은 "어떤 차이가 있는가?"를 묻습니다(어느 방향으로든). 단측 검정은 "그룹 A가 그룹 B보다 높은가?"를 묻고, 그 특정 방향의 차이를 감지하는 데 더 강력합니다. 데이터 수집 전에 방향적 가설이 있었을 때만 단측 검정을 사용하세요.
t-검정에는 얼마나 큰 표본이 필요한가요?
t-검정은 작은 표본(그룹당 n ≥ 5)에서도 작동하지만, 작은 표본은 통계적 검정력이 낮습니다 — 실제 효과를 놓칠 수 있습니다. 일반적인 목표는 그룹당 n ≥ 30입니다. AI가 표본 크기가 적절한지 알려줄 것입니다.