파이썬 문법을 모르는 당신도 데이터만 있다면 클릭 통해 검정할 수 있다!
방법 1. 무료 웹사이트 이용하기
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시중 여러 웹사이트가 있지만 가장 직관적인 사이트를 소개합니다.
1.
사이트 접속 링크
2.
Enter raw data 에 디자인 시안 별 유저의 체류 시간 데이터를 직접 기입
3.
CALCULATE 버튼 클릭
4.
P-value 결과 해석
주의사항•
해당 사이트는 데이터 기입란에 표를 활용해 데이터를 입력할 수 없고 쉼표 , 로 구분해서 숫자를 일일이 입력해야한다는 단점이 있습니다.
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파이썬 Scipy의 클래스를 사용한 결과와 거의 동일하나 소숫점 3,4번째 자리부터는 값이 약간 다를 수 있습니다.
방법 2. 엑셀 데이터분석 도구 활용하기 (추천)
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방법 1에서는 표 (시트) 형식에 담긴 데이터를 일일이 손으로 옮겨야하는 불편함이 있습니다.
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엑셀 환경에서 클릭을 통해 바로 데이터분석을 할 수 있습니다.
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[ 데이터분석 ] 기능은 엑셀에 기본적으로 깔려있는 것은 아니고, 몇번의 클릭 절차를 거쳐 세팅해야합니다.
*설치 방법 설명 블로그 링크
MAC용 엑셀은 설치방법이 윈도우 엑셀과 다소 다를 수 있으니 포털에 따로 검색하여 찾기 바랍니다.
간단한 설치(?)가 완료되면 엑셀의 [ 데이터 ] 탭의 우측에 [ 데이터 분석 ] 버튼이 생깁니다.
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엑셀 데이터 분석 기능을 활용해 분석하기
1.
엑셀 시트에 데이터를 띄운 상태로 우상단 [ 데이터 분석 ] 클릭
→ 검정 방법론 선택
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한글판) t-검정 : 이분산 가정 두 집단
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영문판) t-test two sample assuming Unequal Variances
2.
데이터를 지정하고, Mean Differences에 0을 기입
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Variable 1,2 Range (변수 입력 범위) : 스프레드시트 내부 드래그 혹은 셀주소(D9:D21)로 입력.
*파란색 design_A, 빨간색 design_B 셀까지 모두 지정해줍니다
그리고 Labels (이름표)를 꼭 체크해줍시다.
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Hypothesized Mean Difference (가설 평균차) : 0을 기입합니다
*차이가 0이라는 뜻은 "유저 체류 시간 평균 간의 차이가 없을거야" 를 가정했다는 뜻입니다.
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Alpha (유의수준) 에 기본 입력되어 있는 0.05가 pvalue 의 판단 기준을 의미합니다. 0.01 등으로 더 깐깐하게 설정할 수 있습니다.
3.
결과 해석
2번 절차를 완료하면 새 시트에 다음과 같은 결과표가 제공됩니다.
노랗게 하이라이트 된 pvalue 가 위 웹사이트를 이용하는 방법 1의 값과 같음을 확인합니다.
주의사항
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