5. 가설 검정 독립표본 T 검정, F 검정 대학생 남녀 생활비

1. 데이터 수집

대학생 남녀 생활비 (Kaggle.com)

2. 데이터 전처리

필요한 성별과 한달 생활비용 컬럼만 사용.
빈셀(Null)이 있어 먼저 제거 작업을 해줌.

남, 녀 정렬을 해주고 COUNTIF 함수를 이용하여 갯수를 확인
Male =COUNTIF(A2:A100,A2)
Female =COUNTIF(A2:A100,A50)

3. 데이터 시각화 및 분석

F 검정, T 검정을 실시 하기 위해 귀무가설을 세운다.
귀무가설 : 대학생 남녀의 한달 생활비는 차이가 없다. (두 집단의 분산은 동일하다.)
대립가설 : 대학생 남녀의 한달 생활비는 차이가 있다. (두 집단의 분산은 동일하지 않다.)

* F 검정
먼저 두 집단의 분산을 구함

남자의 집단이 여성의 집단보다 분산의 크기가 큼.
즉 남자들의 생활비가 남자 평균생활비로 부터 양쪽으로 흩어짐이 여자보다 넓다고 해석
Male 분산이 크므로 변수1(Variable1)로 설정
(4단계에서 검정통계랑(F비=F)를 사용하지 않고 P-value만 활용한다면, 표본 집단의 분산크기는 고려하지 않아도 됨)

유의수준(Alpha) : 95% 신뢰수준으로 검정 (0.05)

P-value 0.44617 > 유의수준(Alpha) 0.05 보다 높기때문에 귀무가설은 기각 실패 (귀무가설 채택)
검정통계랑(F=F비) 1.038957534 < 기각치(F Critical on-tail) 1.6083 보다 작으므로 귀무가설 기각 실패 (귀무가설 채택)

결론 : 두 그룹의 집단의 분산은 동일하다. (= 귀무가설)
즉 두 그룹은 등분산을 가졌으므로 “t-검정:등분산 가정 두집단” 실행해서 t-검정을 진행

* T 검정