Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.633-644
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1998
혼합설계의 교호작용에 대한 F 검정이 유효하려면 다표본 구형성(multisample sphericity) 가정과 다변량 정규분포 가정이 만족되어야 한다. F 검정을 실시하기 위한 가정들이 위반된 조건하에서 혼합설계의 교호작용에 대한 검정법들의 1종오류가 비교되었다. 비교된 검정법들은 (1) F 검정(F), (2) 절사평균을 사용한 F 검정($F_T$)(3)$\varepsilon$-수정 F 검정($\varepsilon)$(4) 절사평균을 사용한 $\varepsilon$-수정 F 검정$(\varepsilon_T$) (5) CIGA검정(CIGA), (6) 절사평균을 사용한 CIGA검정($CIGA_T$)이었다. 결과는 CIGA와 $CIGA_T$는 1종오류를 대체로 잘 관리하나, F검정들과 ($\varepsilon$)검정들은 일부 조건에서 아주 작은 1종오류나 아주 큰 1종오류를 갖는 것으로 나타났다.
전이성 종양의 성장패턴 차이와 변화율에 따른 종양 이질성(tumor heterogeneity)을 파악하는 것은 종양세포의 약물에 대한 민감성을 파악하고 적절한 치료법을 찾아내기 위해 중요하다. 일반적으로 N개의 표본의 집단이 구분된다면 t-test 혹은 ANOVA 분석을 통해 집단별 평균의 차이에 대한 검정이 가능하다. 그러나 본 논문에서 다루는 데이터와 같이 집단이 구분되지 않는 경우 이러한 방법들은 사용될 수 없다. 표본들 사이의 이질성을 검정하기 위한 통계적 방법들이 연구되어 왔다. 최소 조합 t-검정 방법은 그 중 하나이다. 본 논문에서는 상이한 비율로 데이터를 양분하는 조합도 고려하는 최대 조합 t-검정 방법을 제안한다. 한편, 표본의 이질성을 검정하는 것이 군집분석에서 최적의 군집의 개수가 2개 이상인지를 검정하는 것과 같음에 착안하여 새로운 방법을 제안한다. 최대 조합 t-검정과 gap통계량을 이용하면 이전에 제안된 방법보다 개선된 제1종의 오류를 범할 확률과 검정력을 갖는다는 것을 모의실험을 통해 확인하였고 실제 자료 분석을 통해 결과를 도출하였다.
수문시계열 자료에 변동성, 도약성, 경향성, 주기성 등이 있으면 이러한 자료는 일반적으로 비정상성을 가지며, 특히 경향성 판단을 통한 다양한 방법들이 제시되어 왔다. 그러나 다양한 방법 간의 검정능력에 대한 평가는 많이 이루어지지 않았으며, 그로인해 동일 자료에 대한 다른 방법의 적용으로 반대의 결과가 나오는 경우도 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 통계적 특성에 따른 경향성 분석의 변화를 파악하고, 경향성 분석방법 간의 검정능력을 파악해 보았다. 이를 위해 경향성 분석기법인 Mann-Kendall 검정, Hotelling-Pabst 검정, t 검정, Sen 검정을 적용하였으며 기울기, 표본크기, 표준편차에 따라 다양한 모의실험을 수행하였다. 그 결과 t 검정이 다른 검정에 비해 상대적으로 높은 검정력을 보였고, Mann-Kendall 검정, Hotelling-Pabst 검정, Sen 검정은 비슷한 결과를 보였다.
본 논문에서는 이표본 위치문제에서 대표적인 윌콕슨 검정법과 T 검정법을 사용하여 잡음영상에서 에지를 검출하고자 한다. 에지높이모수를 사용하여 얻은 수정된 농도값상에서 검정통계량을 계산하고 유의수준에 의해 결정된 임계값과 비교하여 에지유무를 판정한다. 영상실험을 통하여 얻은 에지맵과 객관적인 척도하에서 에지검출 성능을 비교분석한다.
본 논문은 시계열에 내재된 설${\cdot}$추석 등 음력 명절효과의 존재를 검정하기 위해 RegARIMA 모형의 잔차에 대한 t-검정 통계량을 제시하였으며 Box-plot에 의한 그래프적 진단을 시도하였다. 제시된 t-검정 결과를 X-12-ARIMA의 AICC-사전검정 및 RegARIMA 모형에 의해 추정된 명절효과 회귀계수의 t-값과 비교하였다. 사용된 명절효과 변수는 Bell과 Hillmer(1983)의 명절효과 변수이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권1호
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pp.79-88
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2010
기초통계학의 수업에서 두 집단간 평균의 차이를 검정함에 있어 두 집단의 분산의 동질성 여부에 따라 다른 통계 절차를 사용할 것을 제안하고 있다. 이러한 이유로 통계 분석에 사용되는 SAS나 SPSS 등의 패키지에서는 두 집단의 평균 차이의 검정에 앞서 분산의 동질성 검정을 선행할 것을 제안한다. 하지만, 이전의 몇몇 연구에서 알려진 바와 같이 이러한 이 단계 검정 절차는 검정의 유의수준(제 1종의 오류)을 제어하기가 어렵다. 본 글에서는 이 단계 검정을 행함에 있어 1 단계와 2 단계의 유의수준 ${\alpha}_1$과 ${\alpha}_2$를 조절하여 전체 검정의 유의수준을 주어진 ${\alpha}$ 이하로 제어하는 절차를 소개한다.
의약학 분야에서는 두 집단에서 하나의 반복요인을 가지는 반복측정 자료가 많이 사용된다. 이 논문에서는 반복측정된 자료에서 두 군의 시간에 따른 반응값의 선형추세를 비교하여 두 집단간의 차이를 검정하는 방법을 제안한다. 각 개체에서 회귀계수를 추정하고 추정된 회귀계수들에 의해 생성된 표본을 가지고 이표본 t검정(unpaired t-test), 윌콕슨 순위합 검정(Wilcoxon rank sum test), 위치검정(placement test)으로 두 집단간 기울기의 차이를 검정한다. 모의실험(Monte Carlo Simulation)을 통해 실험유의수준(experimental significance level)과 검정력 (power)을 비교하였다.
일반적으로 각 N개의 모집단에서 2개 이상의 표본이 추출되었을 때, $H_0:{\mu}_1={\cdots}={\mu}_N$의 가설에 대하여 검정할 수 있지만 각 모집단으로부터 표본이 한 개씩 추출된다면 ${\bar{X}}$가 존재하지 않으므로 모평균의 차이 검정은 불가능하다. 하지만 하나씩 추출된 표본으로 구성된 집단을 두 집단으로 나누어 임의의 평균을 생성함으로써 평균의 차이를 비교한다면 표본들 사이에 존재할 수 있는 이질성을 파악할 수 있다. 따라서 우리는 두 집단으로 나눌 수 있는 조합의 수만큼 평균 차이를 검정할 수 있는 최소 조합 t-검정 방법을 제안하고자 한다. 최종적으로 본 논문에서는 한 개씩 추출된 표본들 사이의 이질성을 확인하기 위하여 평균 차이를 검정할 수 있는 방법을 제안하였고 모의실험 연구를 통해 성능을 확인하였고 실제 자료 분석을 통해 결과를 도출하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.615-625
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2009
본 논문에서는 영상의 에지검출을 하는데 사용되는 여러 가지 윈도우 배치(window configurations)하에서 통계학의 이표본 위치문제(two-sample location problem)에서 대표적인 Wilcoxon 검정과 T-검정에 기초한 에지검출법에 대해 논의하고자 한다. 영상의 에지검출하는데 윈도우 배치 선택은 에지검출 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서 에지는 선택된 윈도우 배치 하에서 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 에지 모형 하에서 두 근방 영역간의 유의한 차이가 있는지를 검정함으로서 결정한다. 영상 실험에서 윈도우 배치에 따른 통계적 검정에 의한 에지검출 성능은 에지 맵(edge map)을 통한 정성적인 비교와 객관적인 척도하에서 정량적인 비교 그리고 CPU 계산시간까지 고려하여 분석하였다.
이 논문에서는 일표본 위치검정에서 표본크기를 결정하는데 일반적으로 사용되고 있는 근사분포방법의 문제점에 대해 알아본다. 모의실험 결과 이들 근사분포방법은 검정력의 명목수준에 도달하지 않는 것으로 나타났으며 이에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 논문에서는 검정통계량의 정확분포를 이용한 표본크기 결정에 대해 알아보고 이를 통한 표본크기의 검정력이 명목수준을 충족하는 것을 보인다.
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