Bartlett 검정(Bartlett's test)은 통계에서 여러 그룹 간의 분산이 동일한지를 검정하는 방법입니다. 주로 ANOVA(분산 분석)와 같은 방법을 사용하기 전에 데이터의 분산이 동일한지(즉, 분산의 동질성, homogeneity of variances)를 확인하기 위해 사용됩니다.
1. 주요 특징
- 가정: Bartlett 검정은 데이터가 정규 분포를 따른다는 가정을 전제로 합니다. 만약 데이터가 정규 분포를 따르지 않는다면, 이 검정 결과는 신뢰할 수 없을 수 있습니다.
- 검정 통계량: Bartlett 검정은 카이제곱 분포를 따르는 검정 통계량을 사용하여, 그룹 간의 분산이 동일한지 여부를 판단합니다.
- 귀무 가설(H₀): 모든 그룹의 분산이 동일하다.
- 대립 가설(H₁): 적어도 한 그룹의 분산이 다르다.
2. 사용 예
Bartlett 검정은 다음과 같은 상황에서 유용합니다:
- 여러 그룹의 데이터를 비교할 때, 그룹 간의 분산이 동일한지 확인해야 하는 경우.
- 분산 분석(ANOVA)를 수행하기 전에 분산의 동질성을 확인하는 경우.
3. 제한 사항
- 정규성 가정: Bartlett 검정은 데이터가 정규 분포를 따르는 경우에만 신뢰할 수 있습니다. 만약 데이터가 정규 분포를 따르지 않는다면 Levene's test와 같은 다른 방법을 사용하는 것이 더 적합할 수 있습니다. Levene's test는 정규성을 가정하지 않기 때문에, 비정규 분포 데이터에 더 잘 맞을 수 있습니다.
- 민감성: Bartlett 검정은 정규성 가정에 민감하므로, 데이터가 정규성을 크게 벗어날 경우 검정 결과가 왜곡될 수 있습니다.
4. 요약
Bartlett 검정은 여러 그룹 간의 분산이 동일한지를 확인하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 데이터가 정규 분포를 따른다는 가정 하에, 이 검정은 분산 분석과 같은 방법을 적용하기 전에 분산의 동질성을 평가하는 데 유용합니다. 다만, 데이터가 정규성을 따르지 않는 경우에는 다른 검정을 사용하는 것이 바람직합니다.