통계학(다중검정)

1. 오늘 학습 키워드

• 통계학 기초

 

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2. 오늘 학습 한 내용을 나만의 언어로 정리하기

 

1. 다중검정

 

1) 다중검정이란 무엇인가?

☑️ 다중검정

• 여러 가설을 동시에 검정할 때 발생하는 문제
• 각 검정마다 유의수준을 조정하지 않으면 1종 오류(귀무가설이 참인데 기각하는 오류) 발생 확률이 증가
• 1종 오류가 무엇인지랑 왜 다중검정시 발생확률이 증가하는지는 밑에서 다시 설명! 지금은, 어떤 오류가 발생할 수 있다는 정도로 이해!

☑️ 보정 방법

• 본페로니 보정, 튜키 보정, 던넷 보정, 윌리엄스 보정 등이 있음
• 가장 대표적이고 기본적인게 본페로니 보정

 

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2) 다중검정과 보정을 어떻게 적용되어질까?

☑️ 여러 약물의 효과를 동시에 검정

• 이 때 본페로니 보정을 사용해볼 수 있음

☑️ 파이썬 실습

import numpy as np
import scipy.stats as stats

# 세 그룹의 데이터 생성
np.random.seed(42)
group_A = np.random.normal(10, 2, 30)
group_B = np.random.normal(12, 2, 30)
group_C = np.random.normal(11, 2, 30)

# 세 그룹 간 평균 차이에 대한 t검정 수행
p_values = []
p_values.append(stats.ttest_ind(group_A, group_B).pvalue)
p_values.append(stats.ttest_ind(group_A, group_C).pvalue)
p_values.append(stats.ttest_ind(group_B, group_C).pvalue)

# 본페로니 보정 적용
alpha = 0.05
adjusted_alpha = alpha / len(p_values)

# 결과 출력
print(f"본페로니 보정된 유의 수준: {adjusted_alpha:.4f}")
for i, p in enumerate(p_values):
    if p < adjusted_alpha:
        print(f"검정 {i+1}: 유의미한 차이 발견 (p = {p:.4f})")
    else:
        print(f"검정 {i+1}: 유의미한 차이 없음 (p = {p:.4f})")