one-sample t 검정 : 문제2(데이터 공백제거, to_numeric)

 

[one-sample t 검정 : 문제2] 

국내에서 생산된 대다수의 노트북 평균 사용 시간이 5.2 시간으로 파악되었다. A회사에서 생산된 노트북 평균시간과 차이가 있는지를 검정하기 위해서 A회사 노트북 150대를 랜덤하게 선정하여 검정을 실시한다.

실습 파일 : one_sample.csv

참고 : time에 공백을 제거할 땐 ***.time.replace("     ", "")

 

print('----------------------')
# [one-sample t 검정 : 문제2] 
# 국내에서 생산된 대다수의 노트북 평균 사용 시간이 5.2 시간으로 파악되었다.
# A회사에서 생산된 노트북 평균시간과 차이가 있는지를 검정하기 위해서 A회사 노트북 150대를 랜덤하게 선정하여 검정을 실시한다.

# 귀무 : 국내에서 생산된 대다수의 노트북 평균 사용 시간이 5.2 시간이다.
# 대립 : 국내에서 생산된 대다수의 노트북 평균 사용 시간이 5.2 시간이 아니다.

# 실습 파일 : one_sample.csv
# 참고 : time에 공백을 제거할 땐 ***.time.replace("     ", "")

data = pd.read_csv("../testdata/one_sample.csv")
data = data.replace("     ", "")
print(data)
print(data.info())
data.time = pd.to_numeric(data.time) # time의 type을 number 타입으로 바꾸기
print(data.describe())
data = data.dropna(axis = 0)
print(data.time.mean())  # 5.556880 vs 5.2 차이?

result2 = stats.ttest_1samp(data.time, popmean = 5.2)
print('t-value : %.6f, p-value : %.6f'%result2)
# 해석 : p-value: 0.000142 < 0.05 이므로 귀무가설 기각. 국내에서 생산된 대다수의 노트북 평균 사용 시간이 5.2 시간이 아니다.


<console>
      no    gender  survey time
0      1         2       1  5.1
1      2         2       0  5.2
2      3         2       1  4.7
3      4         2       1  4.8
4      5         2       1    5
..   ...       ...     ...  ...
145  146         1       1  5.4
146  147         2       1  5.3
147  148         1       1  6.5
148  149         1       1  6.2
149  150         2       1  5.9

[150 rows x 4 columns]
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 150 entries, 0 to 149
Data columns (total 4 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype 
---  ------    --------------  ----- 
 0   no        150 non-null    int64 
 1     gender  150 non-null    int64 
 2   survey    150 non-null    int64 
 3   time      150 non-null    object
dtypes: int64(3), object(1)
memory usage: 4.8+ KB
None
               no      gender      survey        time
count  150.000000  150.000000  150.000000  109.000000
mean    75.500000    1.526667    0.906667    5.556881
std     43.445368    0.500961    0.291874    0.944219
min      1.000000    1.000000    0.000000    3.000000
25%     38.250000    1.000000    1.000000    5.000000
50%     75.500000    2.000000    1.000000    5.500000
75%    112.750000    2.000000    1.000000    6.200000
max    150.000000    2.000000    1.000000    7.900000
5.5568807339449515
t-value : 3.946060, p-value : 0.000142