두 집단 평균 비교를 위한 t-검정 계산기 | MedCalc

이 양식을 사용하여 두 독립표본에서 관측된 평균 간의 차이를 계산합니다. 그 차이의 유의확률(P값)과 95% 신뢰구간(CI)이 보고됩니다. P값은 귀무가설이 참일 때 표본 간에 관측된 차이를 얻을 확률입니다. 귀무가설은 차이가 0이라는 가설입니다.

표본 1
평균:
표준편차:
표본 크기:
표본 2
평균:
표준편차:
표본 크기:

필요한 입력

두 표본 모두에 대해 다음을 입력합니다:

평균: 관측된 산술평균.
표준편차: 관측된 표준편차.
표본 크기: 표본 내 관측수.

계산에 관한 참고 사항

이 프로그램은 먼저 합동 표준편차 s를 계산합니다:

$$ s = \sqrt { \frac { (n_1-1) s_1^2 + (n_2-1) s_2^2 } { n_1+n_2-2 } } $$

여기서 s₁과 s₂는 표본 크기 n₁과 n₂를 갖는 두 표본의 표준편차입니다.

두 평균 간 차이의 표준오차 se는 다음과 같이 계산됩니다:

$$ se(\bar{x_1} - \bar{x_2}) = s \times \sqrt{ \frac{1}{n_1} + \frac{1}{n_2} } $$

유의수준, 즉 P값은 t-검정을 사용하여 계산되며, 값 t는 다음과 같이 계산됩니다:

$$ t = \frac {\bar{x_1} - \bar{x_2}} { se(\bar{x_1} - \bar{x_2}) } $$

P값은 자유도 n₁ + n₂ − 2인 t분포에서 ± t를 벗어나는 영역입니다(t분포표 참조).

P값이 0.05 미만(P<0.05)이면, 두 평균이 유의하게 다르다고 결론 내립니다. MedCalc의 P값은 항상 양측(two-sided) 검정임에 유의하십시오.

표준화 평균 차이(SMD)

P값은 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 알려줄 뿐, 그 효과의 크기는 알려주지 않습니다. 표준화 평균 차이(SMD)는 Cohen의 d라고도 하며, 두 평균 간의 차이를 표준편차 단위로 나타내어 단위가 없고 서로 다른 척도로 측정된 연구나 변수 간에도 직접 비교할 수 있게 합니다. 경험적 기준으로(Cohen, 1988), SMD가 약 0.2이면 작은 효과, 0.5이면 중간 효과, 0.8 이상이면 큰 효과입니다.

95% 신뢰구간을 포함한 Cohen의 d는 물론, 분산이 다른 경우의 보정(Welch 검정)과 로그 변환 옵션도 MedCalc 데스크톱 프로그램에서 이용할 수 있으며, 이 프로그램은 신뢰구간에 대해 정확한 비중심 t분포 방법을 사용합니다. MedCalc 다운로드 — 무료 15일 체험판.

참고문헌

Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
Cohen J (1988) Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, 2^nd ed. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Kirkwood BR, Sterne JAC (2003) Essential medical statistics, 2^nd ed. Oxford: Blackwell Science.

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