[프로그램] EasyStat Lab t-test v1.83

밀알 0
프로그램] EasyStat Lab t-test v1.83

통계는 정확하게, 분석은 편리하게

이 프로그램은 두 그룹 간 평균값의 차이를 비교하는 t-test 전용 통계분석 도구입니다. 아래 통계처리방법 설명 보기를 먼저 확인하신 후 통계처리방법을 선택하세요. 모든 계산은 현재 브라우저에서 수행합니다.

1. Study Information

Study NumberTest Substance
Species/StrainSex
Study DirectorStudy Date

시험정보는 선택 입력이며 통계 계산에 사용하지 않습니다. 인쇄/PDF에 반영됩니다. 입력 내용은 자동 저장되지 않습니다.

2. 실험 설계와 검정 선택

통계처리방법 설명 보기

어떤 데이터에 t-test를 사용하나요?

t-test는 연속형 수치 데이터에서 두 집단의 평균을 비교할 때 사용합니다. 체중, 혈액검사 수치, 실험 측정값 등의 예가 있습니다.

독립표본: 서로 다른 사람·동물로 구성된 A군과 B군 비교 → Welch t-test 또는 Student t-test를 선택할 수 있으며, 두 군 표본 수는 달라도 됩니다.

대응표본: 같은 사람·동물의 투여 전후 값처럼 1:1로 짝지어진 두 시점 비교 → 대응표본 t-test. 데이터 입력 순서는 개체별로 일치해야 합니다.

꼭 확인하세요. 세 개 이상의 독립 집단이나 여러 용량군을 대조군과 비교하는 경우, t-test를 여러 번 반복하는 대신 ANOVA와 Dunnett 등 다중비교 방법을 검토해야 합니다. Day 0·7·14처럼 동일 개체를 여러 시점 측정했다면 반복측정 분석이 필요합니다. 데이터의 독립성, 이상값, 분포 등의 가정은 숫자만으로 확정할 수 없습니다.

실험 설계에 맞는 검정 방법을 확인한 뒤 선택하세요. 기본 선택인 F-test 자동선택은 사전에 정한 기준에 따라 검정법을 선택하며, 다른 검정법도 직접 선택할 수 있습니다.

① F-test 후 t-test 자동선택 — 독성시험에서 많이 사용하는 단계별 분석 절차 (기본 선택)

두 독립집단의 평균을 비교할 때 사전에 정한 절차에 따라 F-test로 분산을 비교하고, 그 결과에 따라 적절한 t-test를 자동선택합니다. 시험자가 결과를 확인하기 전에 분석방법을 정하고, 검정법의 선택 근거를 설명하기 편리합니다.

EasyStat Lab 자동선택 모식도 (실제 실행)

F-test
분산 동질성 검정
등분산 가정
p ≥ 0.05Student's t-test
등분산 가정 없음
p < 0.05Welch's t-test
통계처리 결과 및 유의성 표시* p < 0.05　 ** p < 0.01

이 프로그램에서는 F-test의 p = 0.05를 분기 기준으로 적용합니다. 연구자가 분석 전에 이 절차를 선택한 경우, 선택된 검정법과 이유가 분석 결과에 자동 표시됩니다.

공식 참고문헌 및 원문 확인

OECD (2014). Guidance Document No. 116, 2nd ed., Figure 1, p. 123. OECD 공식 PDF 보기 — 장기 독성·발암성시험 통계분석 흐름의 예시.

US EPA (2002). Short-term Methods for Estimating the Chronic Toxicity of Effluents and Receiving Waters to Freshwater Organisms, Appendix H. 수생독성시험의 별도 분석 사례이며 일반 실험동물 시험과 대상 및 목적이 다릅니다.

US FDA. Redbook 2000, IV.B.4, Statistical Considerations in Toxicity Studies. 분석방법의 계획·근거·보고에 관한 참고자료이며 위 자동분기 방식을 FDA가 일률적으로 권장한다는 의미는 아닙니다.

② Welch's t-test — 독립표본 비교

서로 다른 개체로 구성된 두 집단의 평균을 비교할 때 사용합니다. 두 집단의 분산이 같다고 가정하지 않으며, 표본 수도 달라도 됩니다.

③ Student's t-test — 독립표본 비교

서로 독립적인 두 집단을 비교하고, 두 모집단 분산이 같다는 가정을 연구 설계와 근거를 통해 정당화할 수 있을 때 사용합니다. F-test가 유의하지 않다는 사실만으로 등분산이 증명되지는 않습니다.

④ Paired t-test — 대응표본 비교

같은 사람·동물의 투여 전후 값 또는 서로 짝지어진 관측값처럼 두 측정이 1:1로 대응할 때 사용합니다. 각 행의 두 값이 같은 개체에 대응해야 하며, 개체별 차이의 분포와 이상값을 확인하세요. 독립표본용 분산 F-test를 적용하지 않습니다.

공통 확인사항: 관측치의 독립성, 연속형 자료 여부, 이상값과 분포, 단측/양측 가설을 점검하세요. 세 집단 이상 또는 반복측정 설계는 여기의 단순 두 집단 t-test만으로 적절하지 않을 수 있습니다.

표시만 반올림하며 내부 계산과 *, ** 판정에는 반올림 전 p값을 사용합니다.
p-value는 Mean 설정과 무관하게 소수점 5자리까지 표시하며, 매우 작은 값은 p < 0.00001로 표시합니다. (유의성은 반올림 전 p값으로 판정)

3. 원자료 불러오기

첫 번째 열과 두 번째 열에 원자료를 넣으세요. 첫 행에 Control, T1 같은 집단명을 쓸 수 있습니다.
이 계산기는 두 집단 전용입니다.

입력 예시 (두 집단)
대조군       Test 1
10          20.4
11          14.5
15          15.6
⋮           ⋮
첫 줄은 그룹명, 아래에는 각 그룹의 값을 한 행씩 입력하세요. 열은 탭 또는 공백 두 칸 이상으로 구분합니다. 이 예시는 실제 분석 자료에 입력되지 않습니다.

선택한 파일은 브라우저에서 읽습니다.
.xlsx 파일 해석용 외부 라이브러리 로딩 시 인터넷에 접속합니다.

불러온 원자료

파일을 선택하거나 숫자를 입력하면 표로 표시됩니다.

아직 불러온 자료가 없습니다.

독립표본은 각 집단의 표본 수가 달라도 됩니다. 대응표본은 같은 행의 두 값이 같은 개체에 대응해야 합니다. 평균·SD·합계 행은 입력하지 마세요.

4. 분석 결과

한글·Word용은 간결한 논문 표를 복사합니다. 인쇄/PDF 보고서는 영어로 출력됩니다. 화면에서는 선택한 언어로 결과를 확인할 수 있습니다.

통계처리 방법

분석에 실제 적용된 검정법과 유의성 표기 기준을 보고서에 사용할 수 있도록 표시합니다.

통계분석을 실행하면 사용된 통계처리 방법이 여기에 표시됩니다.

EasyStat Lab · 교육·연구용 v1.83 · SciPy와 지원 분석의 수치 대조 검증을 수행했습니다. 검증 범위와 한계는 위 정확성 안내를 참고하세요. 논문에 사용하기 전 분석 설계와 결과를 검토하세요.
α = 0.05, 0.01 · 별표는 p값 기준이며 효과의 크기나 실질적 중요성을 뜻하지 않습니다.

댓글 쓰기

다음 이전