t-검정보다 Mann-Whitney U 검정의 사용을 선호하는 상황을 탐색하기 전에 두 검정 간의 근본적인 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. t-검정은 두 독립 그룹의 평균 간의 차이를 평가하는 모수적 통계 검정입니다. 데이터가 정규 분포를 따르고 그룹의 분산이 동일하다고 가정합니다.

반면, Wilcoxon 순위합 테스트라고도 알려진 Mann-Whitney U 테스트는 두 개의 독립적인 그룹을 비교하는 데 사용되는 비모수 테스트입니다. 이는 정규 분포 가정에 의존하지 않으며 순서 또는 비정규 분포 데이터에 적합합니다.

Mann-Whitney U 검정을 선호하는 시나리오

Mann-Whitney U 검정이 t 검정보다 선호되는 몇 가지 상황이 있습니다.

비정규 데이터: 데이터가 정규 분포를 따르지 않는 경우 t-검정이 의존하는 정규성 가정이 필요하지 않기 때문에 Mann-Whitney U 검정이 선호됩니다.
순서형 데이터: 데이터가 순서형이고 모수적 분석 요구 사항을 충족하지 않는 경우 Mann-Whitney U 검정이 적합한 대안입니다.
불평등 분산: 두 그룹의 분산이 동일하지 않아 t-테스트의 가정을 위반하는 경우 Mann-Whitney U 테스트는 강력한 솔루션을 제공합니다.
생물통계학 연구: 생물통계학은 종종 비정규 분포 데이터와 모수적 가정을 충족하지 못할 수 있는 변수의 비교를 다루기 때문에 Mann-Whitney U 테스트가 그러한 연구에서 선호되는 선택이 됩니다.
작은 표본 크기: 작은 표본 크기를 처리할 때 Mann-Whitney U 검정은 정규성 가정에 민감한 t-검정에 비해 더 신뢰할 수 있습니다.

실제 응용 프로그램

생물통계학 분야에서 연구자들은 생물학적 데이터의 고유한 특성으로 인해 t-검정의 가정이 충족되지 않는 상황에 자주 직면합니다. 예를 들어, 치료 결과를 비교하는 임상 시험에서 환자 반응이나 중증도 점수와 같은 변수는 정규 분포를 따르지 않을 수 있습니다. 이러한 경우 유효한 통계 분석을 위해서는 Mann-Whitney U 테스트가 필수적입니다.

더욱이, 생물통계학에서는 변수의 분포가 연구자의 통제를 받지 않고 정규성에서 벗어날 수 있는 관측 연구의 데이터를 분석할 때 비모수적 방법이 선호되는 경우가 많습니다.

요약

Mann-Whitney U 테스트는 모수적 가정이 위반될 때 두 개의 독립적인 그룹을 비교하는 데 유용한 접근 방식을 제공합니다. 비모수 통계 및 생물통계학에 적용하여 비정규, 순서 또는 소표본 데이터와 관련된 상황 및 생물통계 연구에서 t-검정에 대한 강력한 대안을 제공합니다. Mann-Whitney U 테스트가 t-테스트보다 선호되는 시나리오를 이해하는 것은 다양한 분야, 특히 생물통계학에서 유효한 통계 분석을 수행하는 데 중요합니다.

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