부호 검정 계산기

부호 검정은 대응 관측값에 사용하는 간단한 비모수 절차입니다. 차이의 크기가 아니라 양의 차이와 음의 차이가 같은 빈도로 나타나는지 묻습니다. 치료 전후 측정, 짝지은 대상자, 반복 평가 또는 가정한 중앙값과 관측값의 비교에 흔히 사용합니다. 방향만 활용하므로 정규분포를 요구하지 않으며 극단값에 강합니다. 각 쌍에서 두 번째 관측값에서 첫 번째 값을 뺍니다. 양의 차이에는 양의 부호, 음의 차이에는 음의 부호를 부여하고 정확히 영이면 동률로 처리합니다. 동률은 유효 표본 크기에서 제외합니다. 양과 음의 차이가 발생할 확률이 같다는 귀무가설 아래에서 양의 부호 개수는 확률 0.5의 이항분포를 따릅니다. 더 작은 꼬리 확률을 두 배로 하고 상한을 일로 제한하여 정확한 양측 p값을 구합니다. 작은 p값은 증가와 감소가 같은 확률로 발생할 때 관측된 부호 불균형이 드물다는 뜻입니다. 결론을 내리기 전에 p값과 선택한 유의수준을 비교하세요. alpha보다 작으면 귀무가설 기각을 지지하고, 같거나 크면 기각할 증거가 충분하지 않습니다. 기각하지 못했다고 두 대응 분포가 같다는 뜻은 아닙니다. 해당 기준에서 방향 불균형의 증거가 충분하지 않다는 의미입니다. 부호 검정은 차이가 순서형이거나, 크게 치우치거나, 이상값의 영향을 받거나, 자료가 적어 더 강한 가정을 정당화하기 어려울 때 유용합니다. 다만 차이의 크기를 모두 버리므로 강건성의 대가로 검정력이 낮아집니다. 대응 차이가 연속적이고 대체로 대칭이면 Wilcoxon 부호순위 검정이 부호와 순위를 모두 활용할 수 있습니다. 정규성 가정이 타당하면 대응표본 t 검정이 더 효율적일 수 있습니다. p값이 가장 작은 방법이 아니라 측정 척도와 연구 설계에 맞는 방법을 선택하세요. 각 위치가 같은 대상자나 대응 단위를 나타내도록 동일한 순서로 값을 입력하세요. 표본 길이가 다르면 유효하지 않으며 동률이 많을수록 검정에 쓸 수 있는 정보가 줄어듭니다. 양수, 음수, 동률 개수와 함께 p값, 유의수준, 연구 맥락을 보고하세요. 이 계산기는 교육, 재현 가능한 확인과 탐색적 분석에 적합하지만 중요한 연구 결론에는 효과 추정치와 적절한 신뢰구간도 포함해야 합니다.