통계 검정 계산기

숫자만 붙여넣으면 검정 결과와 해석까지

과제나 논문, 보고서에서 자주 쓰는 통계 검정을 프로그램 설치 없이 계산해요. 엑셀이나 한글 표에서 숫자 열을 복사해 칸에 붙여넣으면 바로 결과가 바뀌어요. 숫자는 빈칸, 줄바꿈, 탭, 쉼표 어느 것으로 구분해도 되고, 숫자가 아닌 글자는 무시해요. 결과에는 검정통계량, 자유도, p값, 신뢰구간, 효과크기와 함께 ‘유의수준 0.05에서 ~예요’ 같은 결론 문장이 나와요.

어떤 검정을 고르나요?

• 독립표본 t검정: 서로 다른 두 집단(예: 남녀, A반·B반)의 평균 비교. 기본은 두 집단 분산이 같다고 가정하지 않는 Welch 방법이에요. 분산이 같다고 볼 근거가 있으면 Student를 고르세요. 참고로 Levene 등분산 검정 결과도 함께 보여 줘요.
• 대응표본 t검정: 같은 사람의 전·후 측정처럼 짝이 있는 자료. 두 칸의 순서와 개수가 같아야 해요.
• 일표본 t검정: 한 집단의 평균이 기준값(예: 표시 용량 500 mL)과 다른지.
• 카이제곱 독립성 검정: 성별 × 찬반처럼 두 범주형 변수의 교차표 빈도로 관련성을 봐요. 괄호 안의 기대 빈도가 5 미만인 칸이 많으면 경고가 나와요. 2×2 표는 예이츠 연속성 보정 값도 함께 보여 줘요.
• 카이제곱 적합도 검정: 한 줄 빈도가 기대 비율(예: 1:1:1:1, 9:3:3:1)에 맞는지.
• 상관·회귀: 두 변수의 피어슨 상관계수 r(신뢰구간은 피셔 z 변환), 순위로 계산하는 스피어만 ρ, 최소제곱 회귀식 ŷ = a + bx와 R², 기울기의 t검정을 계산하고 산점도를 그려요.
• 정규성: Shapiro–Wilk 검정(Royston의 AS R94 근사)으로 자료가 정규분포를 따른다고 볼 수 있는지 확인하고, 히스토그램과 Q-Q 그림을 그려요. t검정 같은 모수 검정을 쓰기 전에 확인할 때 좋아요.

계산 방법과 정확도

t분포·카이제곱 분포·F분포·정규분포의 누적확률은 오픈소스 통계 라이브러리 jStat(MIT 라이선스)으로 계산하고, 검정 공식은 이 사이트에서 직접 작성했어요. 같은 입력을 파이썬 SciPy(ttest_ind, ttest_rel, ttest_1samp, chi2_contingency, chisquare, pearsonr, spearmanr, linregress, shapiro, levene)로 계산한 값과 비교해 소수 여섯째 자리 이상까지 일치하는 것을 확인했어요.

해석할 때 주의할 점

p값이 유의수준보다 작다는 것은 ‘차이(관련)가 우연이라고 보기 어렵다’는 뜻이지, 차이가 크거나 중요하다는 뜻은 아니에요. 그래서 효과크기(Cohen's d, 크라메르 V, R²)를 함께 보는 게 좋아요. 반대로 p값이 크다고 ‘차이가 없다’가 증명되는 것도 아니에요. 표본이 작으면 실제 차이가 있어도 유의하게 나오지 않을 수 있어요. 상관은 인과관계를 뜻하지 않고, 회귀식으로 자료 범위 밖을 예측(외삽)하면 크게 틀릴 수 있어요.

입력한 자료는 서버로 보내지 않고 이 기기의 브라우저 안에서만 계산해요. 결과 표는 ‘결과 복사’로 붙여넣을 수 있고, 그림은 PNG로 저장돼요.

참고한 자료

• SciPy 통계 함수 문서 (scipy.stats) — 결과 대조에 쓴 기준 구현
• Royston, P. (1995) Algorithm AS R94, Applied Statistics 44(4) — Shapiro–Wilk W와 p값 근사
• jStat 통계 라이브러리 (MIT) — 분포 함수