R 검정 방법에 대한 나의 정리

카이제곱 검정 ( 2변수간에 연관관계(독립성) 검정 )

http://nittaku.tistory.com/365

• 카이제곱검정 H0 : chisq.test()로 검정 : 남/녀가 영향안줄 것이다. 결과들 독립이다. 를 검정

     - p가 0.05보다 작으면 H0거절 H1(남여영향줌)을 채택

샤피로 테스트 ( 정규분포 검정 )

http://nittaku.tistory.com/386

• 정규분포검정 H0 : shapiro.test()로 검정 : 정규분포를 따를 것이다.

    - p가 0.05보다 작으면 H0거절 H1(정규분포라고 말할 수 없다.)을 채택      

• 정규분포를 확인 : hist() -> summary() + boxplot() -> qqnorm() + qqline() -> shapiro.test()

윌콕슨 (모집단 평균 추정1 - 샘플이 정규분포를 따르지 않는 비모수적 검정시)

http://nittaku.tistory.com/386

• 윌콕슨 순위합 검정 H0 : wilcox.test(, mu=)로 검정: (정규분포x인 샘플로 추정할 때) 모집단의 평균이 xxx일 것이다.
  - 만약, 샘플데이터가 정규분포를 따르는 상태라면, 윌콕슨이 아니라 Student's t test를 해야한다.

부트스트래핑 (모집단 평균 추정2)

http://nittaku.tistory.com/389

• 부트스트래핑 H0 : 모집단의 평균은 xxx일 것이다. 를 적은샘플을 1000번 이상, 샘플수대로 복원추출하고 그 평균의분포가 이 정규분포를 이루니 그 분포의 평균을 이용하여 모집단의 평균 추정한다.

Fisher 검정 ( 2그룹간의 분산차이 검정 )

http://nittaku.tistory.com/398

• 피셔 검정 H0 : var.test( c1, c2 )로 검정 : 2 그룹간의 분산차이가 없을 것이다.
  - 만약, p-value가 0.05 이하면, H0거절 H1채택 -> 두 그룹간의 분산 차이가 유의미히다.

Kruskal-Willis 검정 ( 비정규분포 3그룹간 차이 비교 )

https://nittaku.tistory.com/433

• 크루스칼윌리스 검정 H0 : kruskal.test( 수치칼럼, 그룹칼럼)으로 검정 : 3그룹간의 차이가 없다