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모비율 검정은 범주형 데이터에서 비율에 대한 가설을 검정하는 방법입니다. 단일 표본 비율 검정과 두 독립 표본 비율 검정의 개념, 계산 원리, Python 코드 예제까지 단계별로 설명합니다.

카이제곱 동질성 검정은 여러 부분 모집단에서 추출한 표본들의 범주 분포가 서로 동일한지를 검정하는 방법입니다. 정의, 가설 설정, 독립성 검정과의 관계까지 쉽게 설명합니다.

카이제곱 독립성 검정은 두 범주형 변수 사이에 연관성이 존재하는지를 검정하는 방법입니다. 교차표 개념부터 가설 설정, Python 코드와 결과 해석까지 단계별로 설명합니다.

카이제곱 적합도 검정은 관측된 범주형 데이터의 분포가 특정 이론적 분포와 일치하는지를 검정하는 방법입니다. 개념, 가설 설정, 예시와 Python 코드까지 단계별로 설명합니다.

대응표본 t-검정은 동일한 대상의 사전·사후 평균 차이가 우연인지 실제 변화인지를 판단하는 통계 기법입니다. 정규성 검정부터 각 경우별 Python 코드까지 단계별로 설명합니다.

독립표본 t-검정은 서로 다른 두 집단의 평균 차이가 우연인지 실제 차이인지를 판단하는 통계 기법입니다. 정규성·등분산 검정부터 각 경우별 Python 코드까지 단계별로 설명합니다.

일표본 t-검정은 하나의 집단 평균이 특정 기준값과 다른지를 판단하는 가장 기본적인 가설검정 방법입니다. 개념부터 분석 절차까지 초보자도 이해할 수 있도록 설명합니다.

t-test는 두 집단의 평균 차이가 우연인지 실제 차이인지 판단하는 가장 기본적인 통계 방법입니다. 통계가 처음인 사람도 이해할 수 있도록 개념부터 활용 예시까지 쉽게 설명합니다.