[TIL] 김가연_200914

- **키워드**
- t-test, one sample t-test, two sample t-test

- **배운 것**
- t-test의 결과를 어떻게 해석해야 하는지
- one sample t-test와 two sample t-test의 차이점

- **어려웠던 부분**
- 내용이 어려웠던 건 아닌데 설명을 들으면서는 그렇구나 하면서 (이해가 되었다고 생각하고) 지나갔던 부분들이 막상 실제 데이터에 적용해야 할 때는 이게 맞는건지 아닌지, 이렇게 해석을 하는게 맞는지 확신이 들지 않았다. 역시 진짜 해보는 것과 설명을 듣는 건 다르구나..

- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**
- 오늘 도전과제 부분에서 scipy를 쓰지않고 t-test를 해보는 게 있었다. 그런데 결과값이 좀 많이 다르게 나왔다. 그래서 계속 다시 식을 확인했는데도 어디가 잘못 되었는지 찾지 못했다. 예전에 n에 표본 사이즈를 그냥 넣으면 안되고 1을 빼라고 얼핏 들었던 것 같은데 이것도 그 경우인건가 확인을 해봐야겠다.

- **느낀 점**
- 또다시 판도라의 상자를 연 기분이다. 필요할 것 같아서, 필요해서 통계 수업과 인터넷 강의를 몇 번 들은 적이 있는데 그 과정에 대한 기억이 좋지만은 않다. 머리 싸매고 겨우 이해를 하면 새로 나오는 용어들과 정의도, 사용 예시도 헷갈리는 일이 다반사였다. 그래서 결국 학교 수업은 오로지 시험 문제를 풀기 위한 공부를 해버렸다. 예전에 수학 문제 풀던 것처럼 이 경우엔 이거, 저 경우엔 저거 하면서 문제와 풀이를 공식화 해서 달달 외운 탓에 답은 다 맞춰도 기억에 남는 건 없었다. 그래서 그런가 통계 공부를 시작도 하기 전에 꼭 "어렵다"는 생각이 먼저 들었다. 그런데 어렵다 어렵다 하니까 내가 실제로 어려워하는 것 보다 훨씬 더 어렵게 생각하는 것 같다. 그래서 이번에는 편견 없이 생각해보려고 한다. 이제는 머리에 좀 남아있었으면 좋겠다.