학생의 T 분포 계산기
T 분포(스튜던트 T 분포라고도 함)는 정규 분포 곡선과 거의 동일해 보이지만 약간 더 짧고 두꺼울 뿐인 분포 유형입니다. 표본 크기가 작은 경우 정규 분포 대신 t 분포를 사용할 수 있습니다. 표본 크기가 클수록 t-분포는 정규 분포와 유사해 보입니다. 실제로 표본 크기가 20보다 큰 경우(즉, 자유도가 더 큰 경우) 분포는 정규 분포와 거의 동일합니다.
T 분포의 점수를 계산하는 방법
t-분포표를 보면 "df"를 알아야 한다는 것을 알 수 있습니다. 즉, "자유도"는 표본 크기에서 1을 뺀 값입니다.
1단계: 표본 크기에서 1을 뺍니다. 이것이 당신의 자유가 될 것입니다.
2단계: 왼쪽에서 df의 t 분포표를 찾습니다.
귀무가설을 받아들여야 하는지 아니면 거부해야 하는지 파악하려는 경우 T 분포(및 관련 t 점수)를 사용하여 가설 검정을 수행할 수 있습니다. 이 그래프의 중앙 영역은 합격 영역이고 꼬리는 거부 영역입니다. 이 특정 양측 테스트 플롯에서 거부 영역은 파란색으로 음영 처리됩니다. 꼬리 부분은 z-점수 또는 t-점수로 설명할 수 있습니다. 예를 들어 왼쪽 이미지는 꼬리 부분의 영역이 5%(각 측면에 대해 2.5%)인 것을 보여줍니다. z-점수는 1.96(z 테이블 기준)이며 이는 평균에서 1.96 표준 편차를 나타냅니다. z가 -1.96보다 작거나 1.96보다 크면 귀무가설을 기각합니다.
일반적으로 이 분포는 표본 크기가 작거나(30 미만) 모집단 표준 편차를 알 수 없는 경우에 사용됩니다. 실용적인 목적(즉, 실제 세계)에서는 거의 항상 그렇습니다.
따라서 기본 통계 수업과 달리 정규 분포보다 실생활에서 더 많이 사용하게 될 것입니다. 표본 크기가 충분히 크면 두 분포는 사실상 동일합니다.