일단 내가 알기론 two sample t test를 하려면 데이터가 정규분포여야 하고 여기서 두 샘플집단이 서로 같은 분산을 가지는지 다른 분산을 가지는지 테스트해서 분산이 이 같을 때의 t test 혹은 분산이 다를 때의 t test를 하는걸로 알고 있음.
근데 만약에 두 샘플집단이 정규분포가 아니고 샘플 개수가 많은 경우 어떻게 됨?? 내가 알기로는 정규분포가 아니여도 샘플 개수가 정말 많다면 중심극한정리에 의해 t test를 쓸 수 있다고 들었음. 그럼 이 경우에도 분산이 같은지 다른지 먼저 테스트하고 이에 따라 t test를 하면 되는거야??
각 집단의 데이터가 30개 이상이면 clt를 적용해 t test를 시행하되, 등분산 검정을 통해 등분산이면 two sample t test, 다르면 welch test. - dc App
내가 알기론 CLT는 iid인 rv의 합일때 쓰이는 건데 (그래서 보통 표본평균 등에 쓰임) 분산 검정이면 clt하고 별 상관은 없을 거 같음. convergence in distribution으로 크기가 충분히 크니까 모분산 대신 표본 분산으로 대체할 수는 있겠는데 그 다음에 검정을 어떻게해야할진 잘 모르겠다. 일단 clt하고 별 관련은 없는거 같아 난
Two sample t test면 평균에 대한 검정이니까 clt가 되는거지 - dc App
등분산테스트 따위 하지마라