6. 쌍체 t 검정하기
# 어떤 처치의 전후로 통증 크기를 before와 after로 기록하였다. 처치 전의 평균과 처치 후의 평균이 차이가 있는지 쌍체 t 검정으로 확인하기. 숫자가 클수록 통증이 심하며, 통증은 0~100 사이의 값으로 표현 >>> before = [68, 56, 57, 54, 64, 48, 68, 56, 61, 58, 67, 49, 58, 58, 65, 54, 59, 55, 60, 62] >>> after=[65, 57, 57, 54, 64, 47, 67, 54, 60, 58, 65, 48, 57, 56, 64, 53, 57, 55, 61, 63] # 귀무 가설: 처치 전후로 통증의 차이가 없다 # 대립 가설: 처치 전후의 통증 차이가 있다 >>> stats.ttest_rel(before, after) Ttest_relResult(statistic=3.0, pvalue=0.007361724183868639) # 유의 수준이 5%라면 현재 p값이 유의 수준보다 작으므로 귀무 가설을 기각
7. 쌍체 t 검정하기 2
# 고객 5명에게 광고 전후로 제품에 대한 선호도를 측정하였다. 광고 효과가 있는지 확인하기. 1~10 사이의 값으로 측정, 10: 제품을 매우 선호, 1: 제품을 선호하지 않음 >>> before = [2, 3, 2, 3, 2] >>> after = [9, 8, 9, 7, 6] # 귀무 가설: 광고 전후로 선호도 차이가 없다 # 대립 가설: 광고 전후의 선호도 차이가 있다 >>> stats.ttest_rel(before, after) Ttest_relResult(statistic=-7.961865632364446, pvalue=0.001348170975769803) # 유의 수준이 5%라면 현재 p값이 유의 수준보다 작으므로 귀무 가설을 기각