비모수 검정(Nonparametric Test)

 

비모수 검정(Nonparametric Test)은 통계학에서 모수에 대한 가정을 하지 않고 데이터를 분석하고 가설을 검정하는 방법입니다. 비모수 검정은 데이터의 분포에 대한 가정이 충족되지 않을 때 또는 데이터가 순서 척도 또는 이산형 척도일 때 사용됩니다. 이러한 검정은 데이터 분석의 강력한 대안을 제공하며, 특히 작은 표본 크기 또는 비정규적인 데이터에 유용합니다.

다양한 비모수 검정 방법이 있으며, 아래에서 가장 일반적인 비모수 검정 방법을 자세히 설명하겠습니다.

1. 윌콕슨 순위 합 검정 (Wilcoxon Rank Sum Test):
두 개의 독립적인 표본 간에 평균의 차이를 비교하는 비모수 검정 방법입니다. 윌콕슨 순위 합 검정은 두 그룹의 관측치를 합쳐 순위를 매기고, 각 그룹의 순위 합을 비교하여 두 그룹 간의 위치 이동이 있는지를 검정합니다.

2. 맨-휘트니 U 검정 (Mann-Whitney U Test):
두 개의 독립적인 표본 간에 중앙값의 차이를 비교하는 비모수 검정 방법입니다. 맨-휘트니 U 검정은 윌콕슨 순위 합 검정과 유사하지만 독립적인 두 표본의 크기가 다를 때 사용됩니다.

3. 크루스칼-왈리스 검정 (Kruskal-Wallis Test):
세 개 이상의 독립적인 그룹 간에 중앙값의 차이를 비교하는 비모수 검정 방법입니다. 크루스칼-왈리스 검정은 일원배치 분산분석의 비모수 버전으로, 그룹 간의 차이를 평가합니다.

4. 피어슨 카이제곱 검정 (Chi-Square Test):
카테고리형 자료의 독립성을 검정하는 비모수 검정 방법입니다. 주로 분할표(Contingency Table)를 사용하여 두 변수 간의 독립성을 평가합니다.

5. 부호검정 (Sign Test):
단일 표본의 중앙값을 특정한 값과 비교하는 비모수 검정 방법입니다. 데이터가 정규분포를 따르지 않을 때 사용됩니다.

비모수 검정은 모수 검정보다 더 유연하게 다룰 수 있으며, 데이터에 대한 강력한 가정을 필요로 하지 않습니다. 그러나 표본 크기가 작을 때는 더 많은 데이터가 필요할 수 있으며, 모수 검정보다 정확도가 떨어질 수 있습니다. 따라서 데이터의 특성과 목적에 따라 적절한 검정 방법을 선택하는 것이 중요합니다.