빅데이터 분석기사 실기 - 작업형 3유형 준비 / 예상문제 풀이

 

 

빅데이터 분석 기사 작업형 3유형 변경, 예시문제

 

빅데이터 분석기사, 줄여서 빅분기.

작업형 3유형이 6회 시험부터 다르게 출제됩니다.

 

시험환경 체험 사이트 : 제3유형 (풀이용, 제출없음) - 체험하기 (goorm.io)

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주어진 데이터(data/blood_pressure.csv)에는고혈압 환자 120명의 치료 전후의 혈압이 저장되어 있다.

해당 치료가 효과가 있는지 (즉, 치료 후의 혈압이 감소했는지) 쌍체표본 t-검정(paired t-test)를 통해 답하고자 한다.

가설은 아래와 같다.

 

- bp_before : 치료 전 혈압

- bp_after : 치료 후 혈압

 

①(치료 후 혈압 - 치료 전 혈압)의 표본평균을 입력하시오. (반올림하여 소수 둘째자리까지 계산)

②위의 가설을 검정하기 위한 검정통계량을 입력하시오.(반올림하여 소수 넷째자리까지 계산)

③위의 통계량에 대한 p-값을 구하여 입력하시오. (반올림하여 소수 넷째자리까지 계산)

④유의수준 0.05 하에서 가설검정의 결과를 (채택/기각) 중 하나를 선택하여 입력하시오.

 

 

예시문제 풀이

 

1) 표본 평균 구하는 방법

 

import pandas as pd
a = pd.read_csv('data/blood_pressure.csv', index_col=0)

 

d = a['bp_after'] - a['bp_before']

print(d.mean())

 

 

2) 쌍체표본 t-검정(paired t-test)으로 검정 통계량 구하기

 

import pandas as pd

from scipy.stats import ttest_rel

a = pd.read_csv('data/blood_pressure.csv', index_col=0)

s, p = ttest_rel(a['bp_after'], a['bp_before'], alternative = 'less')
print(round(s, 4))

 

 

3) 쌍체표본 t-검정(paired t-test)으로 p-값 구하기

 

import pandas as pd

from scipy.stats import ttest_rel

a = pd.read_csv('data/blood_pressure.csv', index_col=0)

s, p = ttest_rel(a['bp_after'], a['bp_before'], alternative = 'less')
print(round(p, 4))

 

 

4) 유의수준 0.05 하에서 가설검정의 결과 (채택/기각) 중 하나를 선택

 

import pandas as pd

from scipy.stats import ttest_rel

a = pd.read_csv('data/blood_pressure.csv', index_col=0)

s, p = ttest_rel(a['bp_after'], a['bp_before'], alternative = 'less')
print('기각' if p < 0.05 else '채택')

 

 

예시 문제 결과 스크린샷

 

 

앞으로의 본격적인 꿀팁!

각종 출판사나 전문가의 의견으로는 3유형으로 아마도 t-test, 카이제곱, ANOVA 문제가 나올 것으로 예상됩니다.

 

다음 포스팅에는 모수 검정인 t-test, ANOVA에 대해 다루도록 하겠습니다.