t검정 완벽정리: 독립표본·대응표본 t검정과 해석

t검정은 두 집단 또는 한 집단과 기준값의 평균 차이가 통계적으로 유의한지 검정하는 방법으로, 일표본, 독립표본, 대응표본 세 가지로 나뉩니다. 정규성과 등분산성 가정을 점검한 뒤 t값과 유의확률로 판단합니다.

t검정이란?

t검정은 평균 차이가 우연으로 보기 어려운 수준인지 t분포를 이용해 판단하는 통계 방법입니다. 집단이 세 개 이상이면 오류가 누적되므로 분산분석(ANOVA)을 사용합니다.

비교 대상과 표본 구성에 따라 세 가지로 나뉩니다.

가정을 점검하고 검정을 수행한 뒤 결과를 해석하는 순서로 진행합니다.

종속변수의 정규성을 확인하고, 독립표본이라면 Levene 검정으로 등분산성을 점검합니다. 정규성을 크게 벗어나면 비모수 검정(Mann-Whitney U, Wilcoxon)을 고려합니다.

t값과 자유도, 유의확률(p값)을 산출합니다. p값이 기준(보통 .05) 미만이면 평균 차이가 통계적으로 유의하다고 해석합니다.

유의성만으로는 차이의 크기를 알 수 없으므로 Cohen's d 같은 효과크기를 함께 보고합니다.

정규성과 (독립표본의 경우) 등분산성을 만족해야 합니다. 등분산이 아니면 Welch의 t검정을 사용하고, 정규성이 심하게 위반되면 비모수 대안을 씁니다.

집단이 세 개 이상이면 t검정을 반복하지 말고 분산분석(ANOVA)을 사용합니다. 반복 t검정은 1종 오류(유의하지 않은데 유의하다고 판단)를 누적시킵니다.

t검정은 두 집단(또는 기준값 대비) 평균 차이를 검정합니다. 정규성·등분산성을 점검하고, 유의확률과 효과크기를 함께 보고하세요. 세 집단 이상은 분산분석, 연속형 결과의 영향 추정은 회귀분석으로 갑니다.