언제 써야 하는 걸까?
통계 분석을 처음 접하면 t-test, ANOVA, 회귀분석이 전부 비슷해 보입니다.
모두 평균을 비교하는 것 같고, 숫자도 비슷하게 나오기 때문입니다.
그래서 “이 중에서 뭘 써야 하지?” 라는 고민이 생깁니다.
분석을 잘못 고르면 결과 해석도 흔들릴 수 있기 때문이죠.
하지만 이 세 가지는 목적과 질문이 분명히 다릅니다.
헷갈림의 원인부터 차이를 알아보도록 하죠.
1. 왜 이렇게 다 비슷해 보일까?
세 분석 모두 집단 간 차이를 다루는 경우가 많습니다.
결과로 평균, p-value 같은 숫자가 반복해서 등장합니다.
SPSS 출력 화면도 구조가 비슷하게 느껴집니다.
그래서 초보자일수록 같은 분석처럼 인식하기 쉽습니다.
하지만 겉모습이 비슷할 뿐, 질문의 방향은 다릅니다.
분석의 핵심은 ‘숫자’가 아니라 ‘연구 질문’입니다.
2. t-test는 언제 쓰는 분석인가
![박진영의 사회심리학] 남과의 비교가 내 삶을 괴롭힐 때 '선 긋기' - 동아사이언스](https://image.dongascience.com/Photo/2021/01/f8ae1216de64b170c044b54f12c3718e.jpg)
t-test는 두 집단의 평균 차이를 비교할 때 사용합니다.
집단 수가 정확히 두 개일 때만 적용됩니다.
예를 들면 남녀 간 점수 차이, 실험 전후 비교입니다.
독립표본 t-test와 대응표본 t-test로 나뉩니다.
구조가 단순해서 가장 먼저 배우는 분석입니다.
하지만 집단이 세 개 이상이면 사용할 수 없습니다.
3. ANOVA는 t-test의 확장이다
ANOVA는 세 집단 이상 평균 차이를 비교합니다.
t-test를 여러 번 쓰는 대신 한 번에 검정합니다.
집단 수가 많아질수록 ANOVA가 필수입니다.
일원분산분석, 이원분산분석처럼 설계에 따라 나뉩니다.
차이가 있다면 사후검정을 추가로 진행합니다.
즉, ANOVA는 ‘여러 집단용 평균 비교’입니다.
4. 회귀분석은 질문 자체가 다르다
회귀분석은 변수 간 관계와 영향력을 분석합니다.
집단 비교가 아니라 예측과 설명이 목적입니다.
독립변수가 종속변수에 얼마나 영향을 주는지 봅니다.
연속형 변수 분석에 특히 자주 사용됩니다.
통제변수를 함께 넣을 수 있다는 장점이 있습니다.
그래서 논문에서 활용도가 매우 높습니다.
한번에 정리하자면
t-test, ANOVA, 회귀분석은 비슷해 보여도 역할이 다릅니다.
집단 수를 비교하면 t-test와 ANOVA입니다.
변수 간 영향을 보고 싶다면 회귀분석입니다.
분석 선택의 기준은 통계 프로그램이 아닙니다.
연구문제와 가설이 기준이 되어야 합니다.
이 기준만 잡히면 분석 선택은 훨씬 쉬워집니다.
