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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.
| 집단 | 표본 | 충치개선 값 (사후ΔF평균-사전ΔF평균) | 사후-사전 ∆F(%) 차이의 분포 |
| 대한민국 영유아 | 119명 | 2.28 | 종모양의 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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- E-mail : support@docuhut.com
- TEL : 02-2274-6771
카피라이트(Copyright)
- 2022년 5월 16일 발행
- 발행처 : 도큐헛(주)(등록 2013년 3월 20일(제2013-000086호)
- ©도큐헛(주), 2021
- ISBN : 979-11-966409-7-2(95510)
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