[연구 자동화 #17] 논문의 신뢰도를 높이는 통계 분석: t-test부터 ANOVA까지 파이썬으로 끝내기
시각화 결과 대조군과 실험군 사이에 차이가 있어 보인다고 해서 무턱대고 "효과가 있다"고 단정 지을 수는 없습니다. 과학적인 연구라면 반드시 통계적 검증이 뒷받침되어야 하죠. 많은 연구원이 통계 분석을 위해 별도의 유료 프로그램을 사용하곤 하지만, 파이썬을 이용하면 분석 과정 자체를 코드로 기록할 수 있어 재현성을 확보하기에 매우 유리합니다. 오늘은 연구 현장에서 가장 많이 쓰이는 두 가지 검정인 t-test와 ANOVA를 파이썬으로 어떻게 자동화하는지 알아보겠습니다. 1. 통계 분석의 필수 도구: SciPy와 Statsmodels 파이썬에서 통계를 다룰 때 가장 먼저 찾는 라이브러리는 scipy.stats 입니다. 거의 모든 기초 통계 검정 함수를 포함하고 있어 가볍고 빠릅니다. 조금 더 복잡한 모델링이나 상세한 통계 보고서가 필요할 때는 statsmodels 를 사용하기도 합니다. 설치: pip install scipy statsmodels 2. 두 집단의 평균 비교: t-test (T-검정) A 시료와 B 시료의 성능 차이가 통계적으로 유의미한지 확인할 때 가장 먼저 사용하는 방법입니다. 특히 독립표본 t-검정(Independent t-test)은 서로 다른 두 그룹의 평균 차이를 분석할 때 필수적입니다. Python from scipy import stats # 가상의 실험 데이터 (A그룹과 B그룹의 측정값) group_a = [ 12.5 , 13.2 , 12.8 , 13.5 , 13.0 ] group_b = [ 14.2 , 14.8 , 14.5 , 13.9 , 14.4 ] # 독립표본 t-검정 실행 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(group_a, group_b) print( f"t-statistic: {t_stat: .4 f} " ) print( f"p-value: {p_val: .4 f} " ) if p_val < 0.05 : print(...