- Frank Wilcoxon에 의해 고안된 윌콕슨 순위합 검정은 두 그룹 사이의 중앙값 차이를 비교하는 비모수 검정이다.
- 데이터가 정규분포를 따르지 않거나 이상치의 영향을 많이 받을 때 적합하다.
- t-검정과 다르게 데이터 분포에 덜 민감하다.
- 간단하면서도 효과적으로 두 그룹 간의 차이를 확인할 수 있는 방법이지만, 패턴을 충분히 반영하지 못할 가능성도 있기 때문에 다른 검정과 함께 고려하는 것이 좋다.
비모수 검정
- 데이터 분석에서는 다양한 통계 기법이 사용되는데, 그 중에서도 비모수(non-parametric) 통계 기법은 유연함과 실용성 면에서 큰 장점을 지닌다.
- 비모수 검정에선 데이터를 다룰 때 평균이 아닌 중앙값에 초점을 맞춘다.
- 정규성 가정을 하지 않아 다양하고 복잡한 데이터에 적합하다.
- 비슷한 검정으로는 맨-위트니 U 검정이 있다.
과정
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데이터 준비
두 그룹의 데이터를 수집한다. 예를 들어, 실험군 대조군으로 나눌 수 있다. -
순위 부여
두 그룹의 데이터를 합쳐서 각 데이터에 순위를 부여한다. -
순위합 계산
각 그룹의 순위합을 구한다. -
검정 통계량 계산 및 해석
순위합을 기반으로 검정 통계량을 계산하고, 결과를 해석한다.
조건
- 두 그룹이 독립적이어야 한다.
- 데이터가 적어도 동간척도 성격을 가져야 한다.
- 이 가정을 만족하는지 살피는 것이 중요하다.
예제
import numpy as npfrom scipy.stats import ranksums
# 그룹 데이터group1 = np.array([12, 15, 14, 10, 13])group2 = np.array([10, 8, 9, 7, 11])
# 윌콕슨 순위합 검정stat, p_value = ranksums(group1, group2)
print("Wilcoxon rank-sum test stat:", stat)print("p-value:", p_value)적용 사례
- 임상 연구에서 새로운 치료법의 효과 검증에 사용된다.
- 심리학 연구에서 두 집단의 반응 차이를 확인할 때도 쓰인다.
- 실무에서 특히 비모수 검정의 유연성이 큰 도움이 된다.
참고
