어떤 통계 검정을 사용해야 할까?

통계 검정 선택은 연구 목적(차이 비교, 관계 분석, 기술통계), 집단 수, 데이터 유형(연속형/범주형), 정규성 여부에 따라 달라집니다. StatMate의 검정 선택 가이드에서 4가지 질문에 답하면 20개 검정 중 적합한 것을 추천합니다.

두 독립 집단의 평균 비교에는 독립표본 t-검정(정규분포)이나 Mann-Whitney U 검정(비정규)을 사용합니다. 같은 참가자를 두 번 측정한 경우에는 대응표본 t-검정이나 Wilcoxon 부호순위 검정을 사용합니다.

t-검정은 2개 집단의 평균을 비교하고, ANOVA(분산분석)는 3개 이상 집단의 평균을 비교합니다. 집단이 2개면 t-검정, 3개 이상이면 ANOVA를 사용하세요. ANOVA에서 유의한 결과가 나오면 사후검정으로 어떤 집단이 다른지 확인합니다.

범주형 데이터(빈도/개수)의 관련성 검정에는 카이제곱 검정을 사용합니다. 기대 빈도가 5 미만인 셀이 있으면 Fisher 정확 검정을, 대응 이진 데이터(전후 비교)에는 McNemar 검정을 사용합니다.

데이터가 정규분포를 따르고 표본이 충분히 크면(N > 30) 모수 검정(t-검정, ANOVA)을 사용합니다. 데이터가 비대칭이거나, 서열 척도이거나, 표본이 작으면 비모수 검정(Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Friedman 등)을 사용합니다.

상관분석은 두 변수 간 관계의 강도와 방향을 측정하고, 회귀분석은 한 변수로 다른 변수를 예측하는 모형을 만듭니다. 관계의 존재 여부만 알고 싶으면 상관분석을, 예측이 목적이면 회귀분석을 사용하세요.