모수적 통계는 모집단의 정규분포성, 등분산성, 측정치의 연속성과 등간격을 가정
또는 조건으로 하는 통계이다. 그리고 샘플이 얻어진 모집단의 분포에 대해 가정하지 않는
통계방법을 비모수적 통계라고도 한다.

여기서, 모수적 검정 (Parametric Tests)을 사용하는 이유 세가지를 소개한다.

■ 모수적 검정방법은 기울기가 한쪽으로 치우친 정규분포하지 않지 않는
데이터에서도 잘 수행할 수 있다.

만일 분석하려고 하는 데이터가 정규분포하지 않는 연속형 데이터 이더라도
샘플의 개수가 다음조건을 만족하면 모수적 검정 방법을 사용할 수 있다.

1) 1-Sample t test : 샘플개수가 20개 이상인 경우
2) 2-Sample t test : 각 Group의 샘플개수가 15개 이상인 경우
3) One-Way ANOVA : Group 개수(2~9개)인 경우 각 Group의 샘플개수가 15개 이상
                   Group 개수(10~12개)인 경우 각 Group의 샘플개수가 20개 이상

■ 모수적 검정방법은 각 Group의 분산의 모습이 다르더라도 잘 수행할 수 있다.

비모수적 검정방법은 분석하려고 하는 데이터가 정규분포를 따른다고 가정하지 않는
반면에 충족하기 어려울 수도 있는 다른 가정을 한다.

비모수적 검정방법으로 Group을 서로 비교하려면, 일반적으로 모든 Group의 데이터는
분산이 같다고 가정한다. 만일 분석하려는 데이터의 분산이 다르다면 비모수적 검정방법은
타당한 결과를 제공하지 못한다.

반면에 2-Sample t test나 One-Way ANOVA를 사용한다면 통계 Tool에 제공되는

'분산이 동일하다고 가정"한다는 항목만 선택하지 않으면 비교하려는 Group의 분산이 서로

다르더라도 간단하게 분석을 할 수 있다.

■ 모수적 검정방법은 통계적 검정력이 뛰어나다

모수적 검정방법은 비모수적 검정방법에 비해 통계적 검정력이 뛰어나기 때문에
유의한 요인이 정말 존재하는 경우에 유의차를 감지할 가능성이 훨씬 높다.