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10,000

카테고리

프로젝트

의학 > 보건의학

데이터사이언스

사전-사후 평균 비교 > 대응표본 t검정

저자

Author
이수영
  • 남서울대학교 치위생학과 교수
  • 연세대학교 치의학 박사
  • 연구분야 : 임상치위생, 예방치학
Author
여안나
  • 대전과학기술대학교 치위생과 교수 

가설과 검정

연구가설
  • 캠브라키즈에 참여하고 나면 영유아 충치가 개선된다.
가설검정
  • 캠브라키즈에 참여하면 충치가 개선되는지 영유아 표본을 관측하여 검정
  • 충치개선을 객관적인 수치로 나타낼 수 있는 확률변수 정의
  • 표본의 확률변수 관측
  • 관측값을 표준화하고, 기준이 되는 확률분포에서 어디에 위치하는지 알아냄.
집단표본충치개선 값 (사후ΔF평균-사전ΔF평균)사후-사전 ∆F(%) 차이의 분포
대한민국 영유아119명2.28종모양의 분포

구성 및 효과

프로젝트
프로젝트리포트
  • 실제 프로젝트 리포트를  리뷰하여 자신의 리포트에 참조할 수 있습니다.
모델링 강의
  • 연구가설 수립과 확률변수가 있는 실험설계를 할 수 있습니다.
    • 가설
    • 확률변수
    • 실험설계
데이터 강의
  • 데이터를 정리하고 탐색적 데이터시각화를 할 수 있습니다.
    • 데이터정리
    • 데이터시각화
    • 데이터유형 시뮬레이션
    • 데이터요약 시뮬레이션
데이터분석 강의
  • 캠브라키즈 전후의 우식병소의 깊이를 비교해서, 충치가 개선되었음을 검정할 수 있습니다.
    • 사전, 사후의 표본통계량
    • 대응된 두 집단의 확률변수 차이로 새로운 확률변수 생성
    • 대응된 두 집단의 확률변수 차이의 대표값
    • 대응된 두 집단의 확률변수 차이의 분포값
    • 대응된 두 집단의 확률변수 차이의 표본평균 표집
    • 대응된 두 집단의 확률변수 차이의 표본평균 표준오차
    • 대응표본 t검정
데이터사이언스
대응표본 t검정 강의
  • 사전-사후 평균 비교를 대응표본 t검정으로 할 수 있습니다.
    • 데이터의 대표값
    • 데이터의 분포값
    • 표본통계량
    • 표본평균의 표집
    • 표본평균의 표준오차
    • 대응된 두 집단의 확률변수 차이로 새로운 확률변수 생성
    • 대응된 두 집단의 모평균 비교 : 대응표본 t검정
마이프로젝트
마이리포트
  • 제공된 리포트 템플릿을 기반으로  자신의 리포트를 작성할 수 있습니다.
모델링 실습
  • 개체와 변수를 모델링할 수 있습니다.
  • 척도를 이해하고 적용할 수 있습니다
데이터 실습
  • 제공된 데이터 시트로 데이터를 정리하고 데이터시각화를 할 수 있습니다.
데이터분석 실습
  • 제공된 데이터분석시트로 사전-사후 평균 비교 > 대응표본 t검정을 할 수 있습니다.

코스가이드

분석 툴
구글시트
  • 데이터 개수, 평균, 제곱, 제곱근, 표본분산, 표본표준편차, t분포 확률밀도함수, t검정 함수.  count, counta, average, ^2, sqrt, var.s, stdev.s, t.dist, t.dist.2t.
파이썬(Python), R
  • 대응표본 t검정
인증
진도
  • 학습이 끝난 후, 화면 하단에 있는 Mark Complete를 클릭하시면, 학습 진도에 반영됩니다.
문의
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문의처
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  • 2022년 5월 16일 발행
  • 발행처 : 도큐헛(주)(등록 2013년 3월 20일(제2013-000086호)
  • ©도큐헛(주), 2021
  • ISBN : 979-11-966409-7-2(95510)