사용 방법(3단계)
- 두 그룹(A/B) 또는 대응표본 데이터를 붙여넣습니다.
- 통계량과 설정을 선택합니다(정확 검정 또는 몬테카를로 자동 선택).
- 실행한 뒤 p값과 귀무분포를 검토하고 보고서를 다운로드하세요.
순열/무작위화 검정
순열 검정 도구
이 도구는 정규성을 가정하지 않고 두 그룹을 비교하는 데 도움이 됩니다. 결과는 검정 설계와 선택한 귀무모형에 따라 달라집니다.
α는 참고용입니다. 단일 임계값을 과도하게 해석하지 마십시오.
결과
귀무분포
빨간색 선은 관측된 통계량을 표시합니다. 막대는 순열/부호 뒤집기로 만든 귀무분포를 보여줍니다.
순열 검정 작업 흐름
이 페이지에서는 레이블 섞기 또는 부호 뒤집기로 만든 비모수 귀무분포와 두 표본 또는 대응 관측값을 비교할 수 있습니다.
작동 원리
독립표본 또는 대응표본 설계를 선택하고, 통계량을 고른 뒤, 단측 또는 양측 대립가설을 정의하고, 정확 검정 또는 몬테카를로 순열로 귀무분포를 만듭니다.
언제 사용하나요?
작은 표본, 치우친 값, A/B 실험, 수업용 데모, 또는 대응 전후 측정에서 분포 가정에 덜 의존하는 유의성 확인이 필요할 때 사용하세요.
피해야 할 일반적인 실수
- 같은 대상에서 얻은 대응 측정값에 독립표본 모드를 사용합니다.
- 가장 작은 p값을 주는 통계량을 본 뒤에 통계량을 선택합니다.
- 관측된 차이와 부트스트랩 신뢰구간 없이 p값만 보고합니다.
- 순열 수가 적은 몬테카를로 결과를 정확 검정처럼 해석합니다.
분석 작업 흐름
실행하기 전에 연구 설계, 통계량, 대립가설을 결정하세요. 그런 다음 관측된 통계량을 귀무분포, p값, 신뢰구간, 표본 크기와 함께 비교합니다.
함께 보기
자주 묻는 질문
p값은 무엇을 의미하나요?
정확 검정과 몬테카를로는 어떻게 다르나요?
내 데이터가 서버에 업로드되나요?
큰 p값은 무작위성을 의미하나요?
실행 전에 무엇을 결정해야 하나요?
표본이 독립표본인지 대응표본인지, 어떤 통계량이 질문에 답하는지, 대립가설이 단측인지 양측인지 결정합니다.
순열 결과를 해석하는 방법
귀무모형
귀무모형은 데이터 구조를 바꾸지 않고 레이블이나 부호를 재배열할 수 있다고 가정합니다. 이 가정은 연구 설계와 일치해야 합니다.
통계량 선택
평균 차이는 읽기 쉽지만 데이터가 치우쳐 있거나 이상값이 많다면 중앙값 차이 또는 다른 강건한 통계량이 더 나을 수 있습니다.
정확 검정과 몬테카를로
정확 검정 모드는 가능한 모든 재배열을 열거합니다. 몬테카를로 모드는 많은 재배열을 샘플링하므로 시드와 시행 횟수가 중요합니다.
보고
관측된 통계량, p값, 대립가설, 순열 개수, 신뢰구간을 함께 보고합니다. 결정을 내리기 전에 실제 맥락도 함께 고려하세요.