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윌콕슨 부호 순위 검정에 대해서
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안녕하세요.
섹션 6 단일 표본 검정에서 데이터가 정규성을 띄지 않을때
비모수검정을 진행하셨는데요.
윌콕슨 부호 순위 검정은 평균에 대한 검정이 아니라 중앙값에 대한 검정으로 알고 있습니다.
그런데
stats.wilcoxon(df['무게']-120, alternative='less')
라고 평균값 120을 무게에서 빼서 진행되었는데 120대신 중앙값을 넣어야 되는것 아닌가해서 질문드립니다.
문제 상황에서는 중앙값을 알려주지 않았기 때문에 평균값을 쓴것인지 아니면 윌콕슨 부호 순위 검정에서 평균값을 써도 되는 근거가 있는 것인지 궁금합니다.
답변 2
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ywpython님,
윌콕슨 부호 순위 검정부분 정확하게 오류에 대해 지적해 주셔서 감사합니다. 💪💪💪
평균이 아니라 "중앙"이 맞습니다. 아래와 같이 변경해서 봐주세요,
가급적 빠르게 콘텐츠도 보완할게요!
귀무가설(H₀): "합격 원두(dark)" 상품의 중앙값 무게는 120g이다.
대립가설(H₁): "합격 원두(dark)" 상품의 중앙값 무게는 120g이 아니다.
- μ(뮤): 현재 조사하려는 상품의 실제 중앙값
- μ0(뮤 제로): 제조사가 주장하는 상품의 중앙값(120g)
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
ywpython님의 질문에 대한 답변을 찾기 위해 다수의 관련 내용을 검토했습니다. 질문의 핵심은 “윌콕슨 부호 순위 검정에서 평균 대신 중앙값을 사용해야 하는지”와 관련한 혼동입니다. 해당 내용에 대해 명확한 설명을 제공하는 내용을 찾았습니다.
윌콕슨 부호 순위 검정의 목적과 적용 방식에 관한 설명은 다음 답변으로부터 자세한 이해를 얻을 수 있습니다:
- 윌콕슨 부호순위 검정 질문입니다에서, 윌콕슨 부호 순위 검정은 평균값이 아니라 중앙값에 대한 검정을 목적으로 하고 있으며, 특정 기준값(예: 120g)과의 차이를 분석하여 중앙값이 0인지 아닌지를 검정하는 접근 방식이 설명되어 있습니다. 스탯츠 윌콕슨 메서드 사용 예제에서 보이듯, stats.wilcoxon(df['무게']-120, alternative='less')에 사용된 120은 분석하고자 하는 대상과 비교할 기준값을 의미합니다. 즉, 분석의 초점은 차이가 있는지 없는지를 확인하는 것이며, 이 과정에서 중앙값의 차이에 초점을 맞춥니다.
이 내용을 통해 ywpython님의 질문에 대한 답변이 되었기를 바랍니다. 평균값 대신 특정 값과의 차이를 분석하는 과정에서 중앙값을 검정하는 윌콕슨 부호 순위 검정의 목적을 명확히 이해하는 것이 중요합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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