# 일반적인 t-test 보고서 만들기

일반적인 학생 t-test 보고서에는 Group Statistics 및 Independent Samples Test 결과가 있는 테이블이 포함될 수 있습니다.

다음 섹션에서는 두 개별 샘플 그룹 Observation 및 Comparison에 적용되는 Qlik Senset-test 함수를 사용하여 이러한 테이블을 만들겠습니다. 이 샘플에 해당하는 테이블은 다음과 같습니다.

그룹 통계

| Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
| Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |

독립 샘플 테스트

| Type | conf | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Standard Error Difference | 95% Confidence Interval (Lower) | 95% Confidence Interval (Upper) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Equal Variance not Assumed | 0 | 3.534 | 37.116717335823 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.48625 | 23.9137 |
| Equal Variance Assumed | 8.706939 | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 |

## 샘플 데이터 로딩

다음과 같이 하십시오.

1. 새 시트로 새 앱을 만듭니다.

2. 데이터 로드 편집기에서 다음을 입력합니다.

   ```
   Table1:
   Crosstable (Type, Value)
   Load recno() as ID, * inline [
   Observation|Comparison
   35|2
   40|27
   12|38
   15|31
   21|1
   14|19
   46|1
   10|34
   28|3
   48|1
   16|2
   30|3
   32|2
   48|1
   31|2
   22|1
   12|3
   39|29
   19|37
   25|2 ] (delimiter is '|');
   ```

   이 로드 스크립트에서는 crosstable에 3개의 인수가 필요하기 때문에 recno()가 포함됩니다. 따라서 recno()는 간편하게 추가 인수를 제공합니다(이 경우, 각 행의 ID). 생략하는 경우, Comparison 샘플 값이 로드되지 않습니다.

3. 아이콘 the run script icon 을 클릭하여 데이터를 로드합니다.

## Group statistics 테이블 만들기

다음과 같이 하십시오.

1. 데이터 로드 편집기에서 the 범위 icon를 클릭해서 앱 보기로 이동한 후 이전에 만든 시트를 클릭합니다.

   그러면 시트 뷰가 열립니다.

2. the 시트 편집 icon 을 클릭하여 시트를 편집합니다.

3. 차트에서 표를 추가하고 필드에서 Type을 차원으로 표에 추가합니다.

4. 다음 표현식을 측정값으로 추가합니다.

   표현식 예

   | 레이블 | 표현식 |
   | --- | --- |
   | N | Count(Value) |
   | Mean | Avg(Value) |
   | Standard Deviation | Stdev(Value) |
   | Standard Error Mean | Sterr(Value) |

5. 정렬을 클릭하고 Type이 정렬 목록 맨 위에 있는지 확인합니다.

결과:

이 샘플에 해당하는 Group statistics 테이블은 다음과 같습니다.

그룹 통계

| Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
| Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |

## Independent sample test 테이블 만들기

다음과 같이 하십시오.

1. the 시트 편집 icon 을 클릭하여 시트를 편집합니다.

2. 차트에서 다음 표현식이 포함된 표를 차원으로 표에 추가합니다. `=ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))` 레이블을 Type으로 지정합니다.

3. 다음 표현식을 측정값으로 추가합니다.

   표현식 예

   | 레이블 | 표현식 |
   | --- | --- |
   | conf | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_conf(Type, Value),TTest\_conf(Type, Value, 0)) |
   | t | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_t(Type, Value),TTest\_t(Type, Value, 0)) |
   | df | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_df(Type, Value),TTest\_df(Type, Value, 0)) |
   | Sig. (2-tailed) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_sig(Type, Value),TTest\_sig(Type, Value, 0)) |
   | Mean Difference | TTest\_dif(Type, Value) |
   | Standard Error Difference | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_sterr(Type, Value),TTest\_sterr(Type, Value, 0)) |
   | 95% Confidence Interval (Lower) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest\_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0)) |
   | 95% Confidence Interval (Upper) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest\_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0)) |

   결과:

   독립 샘플 테스트

   | Type | conf | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Standard Error Difference | 95% Confidence Interval (Lower) | 95% Confidence Interval (Upper) |
   | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
   | Equal Variance not Assumed | 0 | 3.534 | 37.116717335823 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.48625 | 23.9137 |
   | Equal Variance Assumed | 8.706939 | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 |