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강의

R로 하는 가설 검정

중급기술 수준

업데이트됨 2025. 11.

R에서 가설검정 활용 시기와 방법을 익힙니다. t-test, 비율검정, 카이제곱검정을 포함해 실전 적용법을 학습하세요.

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RProbability & Statistics

4시간

16 동영상

53 연습 문제

4,000 XP

33,678

성취 증명서

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강의 설명

R에서 가설 검정을 알아보세요

가설 검정을 통해 데이터세트에 대해 질문하고 통계적으로 엄밀한 방식으로 답할 수 있습니다. 이 강의에서는 t-검정, 비율 검정, 카이제곱 검정과 같은 일반적인 검정을 언제, 어떻게 사용하는지 배우게 됩니다.

그것들이 어떻게 작동하는지와 그 기반이 되는 가정에 대해 깊이 이해하게 됩니다. 또한 ""There is only one test"" 프레임워크를 사용해 서로 다른 가설 검정이 어떻게 연결되는지 배우고, 전통적인 가설 검정의 요구사항을 우회할 수 있는 비모수 검정도 활용하게 됩니다.

T-검정과 카이제곱 검정에 대해 알아보기

R에서 가설 검정이 왜 유용한지 배우면서, 진행하는 동안 몇 가지 핵심 개념도 함께 살펴보게 됩니다. 또한 t-검정이 두 집단 간 평균 차이를 검정하는 데 어떻게 도움이 되는지, 그리고 카이제곱 검정이 관측 결과와 기대 결과를 비교하는 데 어떻게 도움이 되는지도 배우게 됩니다.

R 가설 검정 간의 관계를 이해하기

진행하면서 다양한 검정 간의 관계를 살펴보고, 무작위성, 관측의 독립성, 표본 크기와 같은 요소를 탐구하게 됩니다.

이 강의를 마칠 때쯤이면, R에서 가설 검정에 대한 더 깊은 이해를 갖게 되고, 데이터에 특정 검정을 언제 적용하는 것이 적절한지도 알게 됩니다.

강의 전반에 걸쳐 Stack Overflow 사용자 설문조사와 의료 물품의 지연 배송 데이터세트를 살펴보게 됩니다.

선수 조건

1

Introduction to Hypothesis Testing

Learn why hypothesis testing is useful, and step through the workflow for a one sample proportion test. In doing so, you'll encounter important concepts like z-scores, p-p-values, and false negative and false positive errors. The Stack Overflow survey and late medical shipments datasets are introduced.

Hypothesis tests and z-scores

Uses of A/B testing

Calculating the sample mean

Calculating a z-score

Criminal trials and hypothesis tests

Left tail, right tail, two tails

Calculating p-values

Statistical significance

Decisions from p-values

Calculating confidence intervals

Type I and type II errors

2

Two-Sample and ANOVA Tests

Learn how to test for differences in means between two groups using t-tests, and how to extend this to more than two groups using ANOVA and pairwise t-tests.

Performing t-tests

Hypothesis testing workflow

Two sample mean test statistic

Calculating p-values from t-statistics

Why is t needed?

The t-distribution

From t to p

Paired t-tests

Is pairing needed?

Visualizing the difference

Using t.test()

ANOVA tests

Visualizing many categories

Conducting an ANOVA test

Pairwise t-tests

3

Proportion Tests

Learn how to test for differences in proportions between two groups using proportion tests, extended it to more than two groups with chi-square independence tests, and return to the one sample case with chi-square goodness of fit tests.

One-sample proportion tests

t for proportions?

Test for single proportions

Two-sample proportion tests

Test of two proportions

prop_test() for two samples

Chi-square test of independence

The chi-square distribution

How many tails for chi-square tests?

Performing a chi-square test

Chi-square goodness of fit tests

Visualizing goodness of fit

Performing a goodness of fit test

4

Non-Parametric Tests

Learn about the assumptions made by parametric hypothesis tests and see how simulation-based and rank-based non-parametric tests can be used when those assumptions aren't met.

Assumptions in hypothesis testing

Common assumptions of hypothesis tests

Testing sample size

The "There is only one test" framework

There is only one test

Specifying and hypothesizing

Continuing the infer pipeline

Generating & calculating

Observed statistic and p-value

Non-parametric ANOVA and unpaired t-tests

Simulation-based t-test

Rank sum tests

Congratulations!

R로 하는 가설 검정

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