p-값은 매우 작습니다. 일반적으로 p-값이 0.05 이하일 때, 결과를 통계적으로 유의미하다고 간주합니다. 따라서, 이 p-값은 두 그룹 간에 통계적으로 매우 유의미한 차이가 있음을 나타냅니다.
결론적으로, 이 t-검정 결과는 두 그룹 간에 통계적으로 매우 유의미한 차이가 있음을 나타내며, 이 차이는 상당히 크다고 해석됩니다.
차량수는 시간이 지날수록 증가를 하는데에 반해
다른 변수는 시간이 지날수록 증가폭과 감소폭을 그립니다.
하지만 가설검정으로 분석을 해본 결과 유의미한 결과가 나오므로 해당 분석을 할수록
다른 변수가 존재를 하고 또한 차량수만으로도 아토피와 구리에 영향을 준다는 것을 볼수 있습니다.
차량수와 상관관계 수치가 높은 변수들을 타겟화 하여 분석
차량수와 아토피 환자수를 코로나 기점으로 평균값을 구함
아토피는 코로나 시절에 마스크착용을 인한 질병완화와 관계가 없으므로
그래프에서도 증가를 보이고 있음
분석을 할 수록 데이터에 대한 신뢰도가 증가 됩니다.
차량수와 대기중 중금속 구리함량에 대한 코로나 기점 그래프 입니다.
코로나와 관계가 없는 것이므로 코로나 기점으로 변환되는 값이 없다고 해석 됩니다.
하지만 이 그래프를 보면 다른 방법의 분석법이 필요하다 생각 됩니다.
차량수는 시간이 지날수록 계속 비례에서 상승수치를 보이고 있고
구리는 시간, 계절, 많은 변수에 영향을 보이는 것을 볼 수 있습니다.
그렇기 때문에 구리도 아토피환자수도 해당 그래프만으로는
분석이 어렵습니다.
가설검정의 결과를 보면 매우 유의미한 결과를 볼수 있습니다.
해석은 이러합니다.
p-값은 매우 작습니다. 일반적으로 p-값이 0.05 이하일 때, 결과를 통계적으로 유의미하다고 간주합니다. 따라서, 이 p-값은 두 그룹 간에 통계적으로 매우 유의미한 차이가 있음을 나타냅니다. 결론적으로, 이 t-검정 결과는 두 그룹 간에 통계적으로 매우 유의미한 차이가 있음을 나타내며, 이 차이는 상당히 크다고 해석됩니다.
차량수는 시간이 지날수록 증가를 하는데에 반해
다른 변수는 시간이 지날수록 증가폭과 감소폭을 그립니다.
하지만 가설검정으로 분석을 해본 결과 유의미한 결과가 나오므로 해당 분석을 할수록
다른 변수가 존재를 하고 또한 차량수만으로도 아토피와 구리에 영향을 준다는 것을 볼수 있습니다.