통계분석을 준비하다 보면
자주 듣게 되는 말이 있습니다.
“정규성 검정부터 하세요.”
그래서 t-test든 회귀분석이든
일단 정규성 검정부터 해야 한다고
생각하기 쉽습니다.
하지만 모든 분석에서
모든 변수의 정규성을 무조건 확인해야 하는 것은 아닙니다.
어떤 분석을 하는지에 따라
확인해야 할 조건도 달라집니다.
1️⃣ 정규성은 왜 확인하는 걸까요?
일부 통계분석은
특정한 가정을 바탕으로
결과를 계산합니다.
대표적으로 t-test, ANOVA 등
모수적 분석에서는
정규성과 관련된 가정을 고려하게 됩니다.
📌 중요한 것은
정규성 검정을 하는 행위 자체가 아니라
내가 사용할 분석의 가정을 확인하는 것입니다.
2️⃣ 모든 변수 자체가 정규분포여야 하는 것은 아닙니다
여기서 많이 헷갈립니다.
회귀분석을 한다고 해서
독립변수와 종속변수 하나하나가
반드시 완벽한 정규분포를 보여야 하는 것은 아닙니다.
회귀분석에서는 일반적으로
변수 자체의 정규성보다
오차(잔차)의 분포를 확인하는 것이 더 관련이 있습니다.
👉 분석마다 정규성 가정이
어디에 적용되는지 구분해야 합니다.
3️⃣ 정규성 검정의 p값만 보면 안 됩니다
Shapiro-Wilk 검정 등을 실시하고
p<.05가 나왔다고 해서
바로
“정규성이 깨졌으니 분석하면 안 된다.”
라고 판단하는 것도 주의해야 합니다.
특히 표본이 커지면
작은 분포의 차이도
통계적으로 유의하게 나타날 수 있습니다.
📊 따라서 히스토그램,
Q-Q plot 등의 그래프와
왜도·첨도 등도 함께 살펴볼 수 있습니다.
4️⃣ 정규성이 부족하면 분석을 포기해야 할까요?
꼭 그렇지는 않습니다.
데이터의 특성과 연구 목적에 따라
변환을 고려하거나,
비모수적 방법을 검토하거나,
정규성에 덜 민감한 접근을
사용할 수도 있습니다.
⚠️ 중요한 것은
정규성이 맞지 않는다는 이유만으로
데이터를 임의로 삭제하거나
원하는 결과가 나오도록 수정하지 않는 것입니다.
5️⃣ 정규성보다 먼저 볼 것도 있습니다
정규성만 통과하면
분석 준비가 끝난 것은 아닙니다.
분석 방법에 따라
🔎 이상치
🔎 선형성
🔎 등분산성
🔎 독립성
🔎 다중공선성
등 다른 가정도 확인해야 할 수 있습니다.
👉 결국 중요한 것은
‘정규분포인가?’ 하나가 아니라, 내가 선택한 분석에 필요한 가정이 무엇인가를 아는 것입니다.
🔥 핵심 정리
분석 전에 정규성을 확인하는 것은
중요할 수 있습니다.
하지만 모든 분석에서
모든 변수에 똑같은 방식으로
정규성 검정을 적용하는 것은 아닙니다.
👉 분석 방법에 따라 어떤 대상에 어떤 가정이 필요한지 확인하고 판단하는 것이 중요합니다.
📌 이렇게 보면 됩니다
✔ 사용할 분석의 가정부터 확인
✔ 정규성 가정이 무엇에 적용되는지 구분
✔ 정규성 검정 p값만으로 판단하지 않기
✔ 그래프와 분포의 형태도 함께 확인
✔ 이상치·등분산성 등 다른 가정도 점검
👀 많이 틀리는 포인트
모든 변수에 무조건 정규성 검정하기 ❌
p<.05면 바로 분석을 포기하기 ❌
회귀분석에서 모든 변수의 정규분포를 필수로 생각하기 ❌
정규성만 확인하면 분석 조건이 모두 충족됐다고 생각하기 ❌
👉 정규성 검정은 분석 전에 거쳐야 하는 의식이 아니라,
선택한 통계분석의 가정이 데이터에서 적절한지를 판단하기 위한 과정입니다.
