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계산 입력

공식

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결과

t-통계량
1.25
단일표본 t-검정
자유도 (n − 1) 24
표준오차 (s/√n) 0.4

단일표본 t-검정이란?

단일표본 t-검정(one-sample t-test)은 하나의 표본 평균이 이미 알려져 있거나 가정한 모평균(\(\mu_0\))과 통계적으로 유의하게 다른지를 확인하는 방법입니다. 특히 모집단의 표준편차를 알 수 없고 표본 크기가 비교적 작을 때 자주 사용됩니다. 이 계산기는 검정통계량 t, 자유도, 그리고 평균의 표준오차를 한 번에 계산해 줍니다.

양측 기각역이 음영 처리되고 관측된 t-통계량이 표시된 종 모양의 t-분포
일표본 t-검정은 t-분포를 사용해 표본 평균과 가정된 모평균을 비교합니다.

사용 방법

표본평균(\(\bar{x}\)), 가정한 모평균(\(\mu_0\)), 표본 표준편차(\(s\)), 표본 크기(\(n\))를 입력하면 t-통계량이 바로 계산됩니다. 계산된 t의 절댓값을 선택한 유의수준(예: \(\alpha = 0.05\))과 자유도 \(df = n - 1\)에 해당하는 임계 t값과 비교하거나, p값으로 변환해 귀무가설을 기각할지 판단하면 됩니다.

공식 자세히 보기

통계량은 다음과 같이 구합니다.

$$t = \dfrac{\bar{x} - \mu_0}{s \big/ \sqrt{n}}$$

분자는 표본평균이 가정한 모평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 나타냅니다. 분모인 표준오차는 그 차이를 표집 변동성으로 나누어 보정해 줍니다. \(|t|\)가 클수록 표본평균이 잡음(noise) 대비 \(\mu_0\)에서 더 멀리 떨어져 있다는 뜻이며, 그만큼 그 차이가 실제로 존재할 가능성이 높아집니다.

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t-통계량 공식의 구성 요소를 보여주는 평면 도식: 표본 평균 빼기 모평균 나누기 표준오차
t-통계량은 표본 평균과 모평균의 차이를 표준오차로 나눈 값입니다.

예제로 이해하기

예를 들어 \(\bar{x} = 10.5\), \(\mu_0 = 10\), \(s = 2\), \(n = 25\) 라고 가정해 봅시다. 표준오차는 \(2/\sqrt{25} = 2/5 = 0.4\) 입니다. 따라서

$$t = \dfrac{10.5 - 10}{0.4} = \dfrac{0.5}{0.4} = 1.25$$

이고 자유도는 \(df = 24\) 입니다. \(1.25\)를 임계값 \(t_{0.025,\,24} \approx 2.064\) 와 비교하면 임계값보다 작으므로 귀무가설을 기각하지 못합니다.

자주 묻는 질문

단일표본 t-검정은 언제 사용하나요? 하나의 연속형 표본이 있고, 그 평균을 하나의 고정된 기준값과 비교하고 싶을 때, 그리고 모집단의 표준편차를 모를 때 사용합니다.

어떤 가정이 필요한가요? 데이터가 대략 정규분포를 따라야 하며(또는 표본 크기 \(n\)이 충분히 커야 함), 각 관측값은 서로 독립이어야 합니다.

p값은 어떻게 구하나요? 계산된 t값과 자유도 \(df\)를 t-분포표나 통계 소프트웨어에 적용하면 양측 또는 단측 p값을 얻을 수 있습니다.

최종 업데이트: