[DATA LEARNING]
등심과 설도에서 한우의 지방함량 비교
[Q&A]
부위를 변수로 모델링하면 변수값은
등심, 설도는 한우의 물리적인 공간을 나타내는 범주의 이름이며 서로 배타적입니다. 집합으로 설명하면, 부위라는 집합의 등심과 설도는 부분집합입니다. 따라서 부위는 범주형변수의 이름으로, 등심과 설도는 범주형변수의 값(데이터)으로 모델링합니다. 등심과 설도는 부위를 관측한 결과인 범주형데이터입니다.
지방함량을 확률변수로 모델링가능한가
유전적으로 결정된다면 확률변수로 볼 수 있습니다.
지방함량의 데이터종류는
연속형데이터입니다.
등심과 설도의 데이터종류는
범주형데이터입니다
ARTICLE CONTENTS
Comparison of fat content between Korean Hanwoo sirloin and chuck eye roll
이승환
Author Detail
Chungnam National University, Daejeon, Republic of Korea
Citation
Lee SH. 2024. Comparison of fat content between Korean Hanwoo sirloin and chuck eye roll. Data Science 1:1.
Publication History
Received: 31 March 2023, Revised: 30 April 2023, Accepted: 04 May 2023, Published: 19 May 2023
Publication Information
ISBN: 979-11-966409-9-6(95490)
DOI: 10.12972/DATALINK.p02-1
Abstract
한우의 지방함량과 부위는 식감을 결정하는 중요한 요소이다. 한우 부위 중에서 등심과 설도를 선택하여 지방함량을 비교하였다. 비교를 위한 귀무가설로 ‘한우의 등심과 설도 부위의 지방함량 차이의 모평균은 0이다’를 설정하였다. 지방함량을 확률변수로 모델링하고 한 한우의 등심과 설도의 지방함량의 차이를 새로운 확률변수로 모델링하였다. 가설을 검정하기 위해 한우 20마리의 등심과 설도의 지방함량을 수집하는 실험설계를 하였다. 수집된 데이터를 바탕으로 상자그림을 그려 지방함량의 분포를 탐색하였으며, 대응표본 t검정을 통해 가설을 검정하였다.
분석 결과, 귀무가설의 유의확률은 소수3째자리까지 0에 수렴하였다.(p=0.000). 이는 한우의 부위별로 지방함량이 다르다는 연구 가설을 지지한다. 따라서, 한우 등심과 설도 부위는 지방함량 측면에서 유의미한 차이가 있으며, 이는 식감 및 가격에 중요한 영향을 줄 수 있는 결과를 제시한다.
Key Word
한우, 부위, 등심, 설도, 지방함량, 두 집단 모평균 비교, 대응표본 t검정
Modeling
가설
한우의 지방함량은 식감 및 가격에 직결되는 요인이다. 그리고 부위 별 지방함량의 차이가 식감의 차이로 나타나고 식감의 차이는 가격의 차이로 나타난다고 가정할 수 있다. 한우의 대비되는 부위로 등심과 설도가 있는 데, 등심은 육즙이 풍부하고 육질이 부드러워 구이나 스테이크용으로 많이 먹는 반면, 설도는 육질이 질겨서 산적이나 장조림, 육포 등에 사용된다. 따라서 한우의 등심과 설도의 지방함량을 비교하는 가설을 수립하여 검정하는 연구를 진행하였다.
한우의 부위별 지방함량을 비교하기 위하여 ‘한우의 등심지방함량과 설도지방함량 차이의 모평균은 0이다’라는 귀무가설을 도출하였다. 대립가설은 ‘한우의 등심지방함량과 설도지방함량 차이의 모평균은 0이 아니다’이다.
확률변수
가설을 검정하기 위해 지방함량(g/100g)을 확률변수로 모델링하였다. 한우의 지방함량은 100g(그램) 당 지방의 g(그램)의 수로 정의하였다. 지방함량을 측정하는 측정기에 적용된 척도(scale)의 유형은 비율척도이며 단위는 g/100g으로 %이다. 그리고 각각의 한우에서 대응된 등심과 설도의 지방함량의 차이를 새로운 확률변수로 모델링하였다. 새로운 확률변수의 단위는 지방함량의 단위와 같다. 확률변수값은 연속형데이터이며 단위가 %인 0에서 100사이의 실수이다.
실험설계
확률변수로 모델링된 지방함량의 확률분포에 유전적인 요인만 반영되도록 실험설계를 하였다. 같은 품종이고 성장조건이 같은 한우 중에서 무작위로 20마리를 추출하여 관측하였다. 가설을 대응표본 t검정으로 검정하기 위해서 한우 20마리 각각의 등심지방함량과 설도지방함량을 관측하였다.
Data
데이터수집
한우20마리의 등심지방함량과 설도지방함량을 표로 정리하였다. 관측한 한우의 수는 20마리이며 따라서 대응표본의 크기는 20이다.
Table 1. 한우 등심지방함량과 설도지방함량
| 한우ID | 등심지방함량(g/100g) | 설도지방함량(g/100g) |
|---|---|---|
| 1 | 15.69 | 5.27 |
| 2 | 9.60 | 3.02 |
| 3 | 15.49 | 5.44 |
| 4 | 12.33 | 4.63 |
| 5 | 10.74 | 2.81 |
| 6 | 14.89 | 3.09 |
| 7 | 13.64 | 2.59 |
| 8 | 12.93 | 3.74 |
| 9 | 18.56 | 6.66 |
| 10 | 11.67 | 4.14 |
| 11 | 18.24 | 5.71 |
| 12 | 24.48 | 8.39 |
| 13 | 16.15 | 4.26 |
| 14 | 13.80 | 4.78 |
| 15 | 10.23 | 2.69 |
| 16 | 8.95 | 4.34 |
| 17 | 8.52 | 4.00 |
| 18 | 17.44 | 6.08 |
| 19 | 11.90 | 4.33 |
| 20 | 17.67 | 5.19 |
데이터시각화
상자그림을 그려서, 등심지방함량과 설도지방함량 분포를 탐색하였다.
Data Analysis
가설검정
연구가설: 한우는 부위별로 지방함량이 다르다.
귀무가설: 한우의 등심지방함량과 설도지방함량 차이 모평균은 0이다.
귀무가설이 옳다면, 등심-설도 지방함량 차이 평균은 t분포로 모델링할 수 있다.
표본을 통해 관측한 검정통계량은 14.78이며, 유의확률은 소수 세째자리까지 0이다.
만일, 유의수준을 0.01로 하면, 유의수준이 유의확률보다 크므로, 귀무가설이 기각된다.
유의수준 0.01에서 귀무가설이 기각되었으므로 유의수준 0.01로 대립가설을 채택하였다.
대립가설이 연구가설이므로 유의수준 0.01로 ‘한우는 부위별로 지방함량이 다르다’라는 연구가설을 채택하였다.
검정결과
한우의 등심과 설도 지방함량을 비교하여 ‘한우는 부위별로 지방함량이 다르다’라’는 연구가설을 검정하였다.
등심과 설도 지방함량 차이의 평균을 대응표본 t검정으로 검정한 결과, 등심과 설도의 지방함량 차이는 유의미한 차이를 보였다.(p=0.000)
한우는 부위별로 지방함량이 다르다고 할 수 있다.
Table 2. 한우 등심지방함량과 설도지방함량의 차이 대응표본 t검정
| 표본크기 | 등심지방함량 평균 | 설도지방함량 평균 | 차이 평균 | 차이 분산 | 차이 표준편차 | 표준오차 | 검정통계량 | 자유도 | 유의확률 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20 | 14.1 | 4.6 | 9.59 | 8.41 | 2.90 | 0.65 | 14.78 | 19 | 0.000 |
Reference
Bhuiyan, et al. 2016. M.S.A.Bhuiyan, D.H.Lee, H.J.Kim, S.H.Lee, S.H.Cho, B.S.Yang, S.D.Kim, S.H.Lee. Estimates of genetic parameters for fatty acid compositions in the longissimus dorsi muscle of Hanwoo cattle. Animal, 12 (2018), pp. 675-683
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=COUNT(F3:F22) : 데이터 개수. F3에서 F22에 있는 숫자로 표시된 데이터의 개수.
=AVERAGE(F3:F22) : 평균. F3에서 F22에 있는 데이터의 평균.
=VAR.S(F3:F22) : 표본분산. F3에서 F22에 있는 데이터의 표본분산. 편차제곱합을 데이터 개수 -1로 나눔.
=STDEV.S(F3:F22) : 표본표준편차. F3에서 F22에 있는 데이터의 표본표준편차. 표본분산의 제곱근.
=T.DIST.2T(O3,P3) : t분포 상에서 확률변수의 양측 확률밀도. O3 확률변수에 대해 P3를 자유도로 하는 t분포 상에서의 양측 확률밀도를 계산해서 구함.
=T.INV(1-(T3/U3),H3-1) : 확률밀도에 해당하는 확률변수를 구함. H3-1을 자유도로 가지는 t분포 상에서 1-(T3/U3)의 누적확률밀도로 하는 확률변수 값을 표시함.
=IF(S3>V3,”YES”,”NO”) : 조건문, S3의 값이 V3보다 크면 YES를 표시하고, 그렇지 않으면 NO를 표시함.