⚖️ 어떤 통계적 검정을 쓰시나요? 모수검정 vs 비모수검정

여러분은 실험을 통한 결과가 나왔을 때, 어떻게 의사결정을 하시나요?! A그룹보다 B그룹이 4%p 더 높은 클릭률이 나왔다면 그냥 B그룹을 위너로 결정해도 될까요?! 이런 결정을 하기 위해 분석가는 '통계적 검정'을 통해 유의성, 즉 현재의 표본 수로 얼마의 신뢰도에서 높다고 결정할 수 있는지(흔히 p-value라고 합니다만) 결정하곤 합니다. 하지만, 그 수가 너무 적다면? 표본의 수가 너무 적거나 정규성을 따르지 않는다면 우리가 흔히 쓰는 t-test나 z-test 같은 모수 검정을 사용해선 안됩니다. 이럴 때 사용할 수 있는 통계적 검정이 '비모수 검정'입니다! 비모수 검정(Nonparametric Test)은 통계학에서 데이터 분석을 위한 통계적 가설 검정 방법 중 하나로, 모수 검정(parametric test)과 대조되는 개념입니다. 비모수 검정은 데이터의 분포나 특성에 대한 가정을 하지 않고 사용할 수 있는 검정 방법입니다. 이러한 방법은 데이터가 정규분포를 따르지 않거나 다른 가정이 충족되지 않을 때 유용하지요! 앞으로 비모수 검정에 대해서도 많이 리뷰하려 합니다! 온라인 실험에서도 실험의 표본 수가 많지 않은 경우에 유용한 방법이라고 생각합니다 😃 (공부하기 좋은 아티클도 첨부드려요!)