2026 빅데이터분석기사 실기 8 | 작업형3 대응표본 t검정·신뢰구간 — 표·코드·풀이

실기 · 컴퓨터 작업형

동일한 다섯 사람의 전후 점수 차이를 검정합니다. 두 독립 집단으로 취급하지 않고 개인별 after-before를 사용합니다. 양측 유의수준 5%와 평균 차이 0을 귀무가설로 정합니다.

데이터·Python·R 풀이 파일 내려받기 (.zip)

실습 준비

• ZIP을 풀고 데이터 파일과 풀이 코드를 같은 폴더에 둡니다. 원본은 합성된 연습 데이터입니다.
• Python 풀이는 pandas·NumPy와 해당 코드의 scipy 또는 scikit-learn을 사용할 수 있는 환경에서 실행합니다. R 코드가 포함된 경우 base R로 실행할 수 있습니다.
• 먼저 작업 지시만 보고 풀고, 아래 해설에서 결과·분모·자료형을 대조합니다.
• 이 표에서 빈 값은 미입력입니다. 숫자 0이나 문자 NULL로 임의 치환하지 않습니다.

원본 표

작업 1. 가설

귀무·대립가설을 쓰세요.

작업 2. 차이

개인별 차이 벡터를 구하세요.

작업 3. 요약

차이 평균·표본표준편차·표준오차를 구하세요.

작업 4. 통계량

t통계량과 자유도를 구하세요.

작업 5. 판단

양측 p값과 5% 판정을 확인하세요.

작업 6. 구간

평균 차이 95% t신뢰구간을 구하세요.

전체 풀이 — Python

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
d=pd.read_csv("data.csv")
x=d.after-d.before
n=len(x); se=x.std(ddof=1)/np.sqrt(n)
t,p=stats.ttest_rel(d.after,d.before)
ci=stats.t.interval(.95,n-1,loc=x.mean(),scale=se)
print(x.tolist(),x.mean(),x.std(ddof=1),se,t,p,ci)

같은 계산 — R

d<-read.csv("data.csv")
print(d$after-d$before)
print(t.test(d$after,d$before,paired=TRUE,alternative="two.sided",conf.level=.95))

제출 전 점검

• 요구한 열·행 수·순서·자료형이 맞는지 결과를 다시 읽습니다.
• 평균·분산·검정에서 분모와 보정 옵션을 확인합니다.
• 학습에서 정한 전처리를 검증·시험에 그대로 적용했는지 확인합니다.
• 설명 문장에서는 유의성과 효과 크기, 예측과 인과를 구분합니다.

범위 확인

2026년 학습 범위를 기준으로 구성했습니다. 시험 시행기관의 자격 안내·출제 기준에서 과목과 변경 공지를 확인할 수 있습니다.

예상 모의문제입니다.