[자격증 취득] 빅데이터분석기사 실기 작업형 3유형 가설검정

정규성 검정 
from scipy.stats import shapiro, anderson 

등분산성 검정
from scipy.stats import bartlett, fligner, levene 

단순표본 T검정
from scipy.stats import ttest_1samp
: 하나의 표본 집단의 평균이 주어진 기준값과 유의미한 차이가 있는지 검정 

- 정규성 검정 
- 단일표본 t검정이 학생들이 시험성적이 5개있을때 그 평균이 80과 같냐 라는 문제이잖아요.
근데 등분산성검정은 두 표본의 분산이 같냐 아니냐의 확인인거고, 그에 따라 방법론을 다르게하기위한 체크단계라, 1표본에서는 안해도됩니다

윌콕슨 검정 

독립표본 T검정
from scipy.stats import ttest_ind
: 두개의 독립된 표본 집단의 평균이 서로 유의미한 차이가 있는지 검정

- 정규성 검정
- 등분산성 검정(levene)
--> equal_var = True/False

맨휘트니 검정
순위합 검정

대응표본 T검정 시, 대립가설: b > a 이라면 
ttest_rel(b, a, alternative='greater')
: 한 개의 표본 집단 내에서 두 관련 있는 변수 간의 평균이 서로 유의미한 차이가 있는지 검정 

윌콕슨 검정

카이제곱 검정
from scipy.stats import chisquare, chi2_contingency, fisher_exact
: 관찰된 데이터와 기대되는 이론분포 사이의 차이를 검증 
- 주어진 데이터가 기대되는 분포와 일치하는지 여부를 평가하고 
- 변수 간의 관계 또는 독립성을 확인하는 데 사용 

주로 범주형 데이터를 다룰 때 사용되며 
귀무가설: 주어진 데이터는 기대되는 분포와 일치한다. 
대립가설: 주어진 데이터는 기대되는 분포와 일치하지 않는다. 

1. 범주형 데이터프레임 마지막 컬럼에 기대값 컬럼을 추가한다. 
2. 카이제곱 검정을 수행한다. 

아노바 f_oneway
크루스칼 kruskal (비모수검정) 


요약
H0 = 평균 또는 분포가 같다
H1 != 평균 또는 분포가 다르다?
다만, 여자 키가 165이상인지 검정하자
하면 단측검정이니...
alternative = 'greater'