[통계분석] T-test와 ANOVA(분산분석)의 차이

제가 공부하는 분야에서는 (체육교육), T-test와 ANOVA를 많이 사용합니다. 처음에는 T-test 와 ANOVA 를 구분하기 어려워서 차이를 정리했었는데 정리한 것을 바탕으로 포스팅해 놓으렵니다.

쉽게 말하면 T-test와 ANOVA는 사실은 같은 방법을 사용합니다. 

분석하고자 하는 집단의 수가 T-test와 ANOVA를 결정합니다. 

T-test는 2 집단의 평균의 차이를 비교하고, ANOVA는 2 집단 이상의 평균의 차이를 비교하는데 사용합니다. 

예를 들어보자면,

1. 남자와 여자의 Physical activity level 을 비교한다고 하면, 집단(남자, 여자)로 2개이고 평균(Activity level 평균)을 비교하므로 이 경우에는 T-test를 사용해도 됩니다.  

2. 초등학교, 중학교, 고등학교 학생들의 Physical activity level 을 비교한다면, 3집단(초, 중, 고)의 평균을 비교하므로 이 경우에는 ANOVA(분산분석)를 사용합니다. 

두 가지 분석 방법(ANOVA는 T-test)들이 가지고 있는 분석 방법은 거의 비슷합니다.

또한, T-test를 하게 되면 검정 통계량 (test statistic) 은 T, ANOVA를 하게 되면 검정통계량은 F 를 이용하여 분석을 합니다. SPSS 프로그램을 사용하면 결과에 t 또는 f 값으로 나타납니다. 

아래 두 개 사진은 SPSS를 이용했을 때 얻는 결과들의 예시입니다. 

제가 언급했던 전반적인 내용을 간단하게 정리하자면 아래와 같습니다. 

                T-test               ANVOA
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      차이           2 집단 평균비교     3집단이상 평균비교
            검정통계량                T                     F                
    제시통계량         평균, 표준편차       평균, 표준편차    
                                      사후검정 결과 

실제 데이터를 이용하면 이해하는 데 더 도움이 될 것 같습니다. 도움이 되셨길!!!