대조군과 실험군의 차이를 알아보기 위해 우리가 수행하는 통계적 검증은 여러 가지가 있는데요. 그 중 가장 손 쉽게 사용할 수 있는 것이 바로 Student’s t-test 일겁니다. 이는 마이크로소프트 엑셀에서 손 쉽게 수행할 수 있습니다. 하지만 t-test 는 모수적 검정 방법이라 우리가 테스트 하는 변수의 분포가 정규분포를 따른다는 가정 하에 진행할 수 있는데, 그렇지 않을 경우에는 비 모수적 방법을 써서 진행하여야 합니다. 따라서 two sample t-test 에 대응되는 비 모수적 검정 방법인 Wilcoxon rank-sum test 를 사용하면 됩니다. 마이크로소프트 엑셀에서도 이를 진행하지 못하는 건 아니지만 데이터를 이리저리 좀 바꾸어 주어야 해서 귀찮게 되죠. 따라서 코딩을 모르는 사람도 손 쉽게 이를 진행할 수 있도록 방법 하나를 소개하려 합니다.

자, Google Colab 으로 들어가 봅시다. 또는 구글에 ‘colab’ 이라고만 쳐도 손 쉽게 들어갈 수 있습니다. 들어가면 아래와 같은 첫 화면이 나오는데요. 여기서 아래의 ‘새 PYTHON 3 노트’ 를 클릭하여 새로운 노트 하나를 만들어 봅시다.

노트를 만들고 나면 아래와 같이 몇 줄만 적어주면 되는데요. 나머지는 다 모르셔도 되고, 여러분이 신경써야 할 부분은 여러분이 가지고 있는 데이터를 3번째와 4번째 줄에 콤마(,)로 구분된 형식으로 올바르게 넣어주면 됩니다.

자, 간단하죠? 줄 단위로 설명을 더 필요로 하시는 분들을 위해 더 적어볼께요. 1번째 줄은 우리가 사용할 통계적 검증에 쓰일 패키지를 불러 오는 과정입니다. scipy 라는 패키지에 있는 stats 모듈에 있는 ranksums 라는 함수를 이용하겠다고 선언을 해 주었습니다. 3, 4번째 줄은 앞서 얘기한 것처럼 여러분이 가지고 있는 측정치 데이터를 넣는 부분이구요. 5번째 줄이 바로 아까 사용하겠다고 선언해 놓은 ranksums 함수를 호출하는 부분입니다. values1, values2 라는 데이터를 입력으로 집어넣어 주었더니 p value 를 계산해 줍니다.