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다음은 InsectSprays 자료로 정규성과 두 살충제(A, C)의 차이를 검정한 R 코드와 출력이다. 유의수준 0.05 에서 해석으로 옳은 것은?
> ac <- droplevels(subset(InsectSprays, spray %in% c("A", "C")))
> shapiro.test(InsectSprays$count)
> tapply(ac$count, ac$spray, median)
> wilcox.test(count ~ spray, data = ac, exact = FALSE)

	Shapiro-Wilk normality test

data:  InsectSprays$count
W = 0.9216, p-value = 0.0002525

   A    C 
14.0  1.5 

	Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  count by spray
W = 143.5, p-value = 3.836e-05
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

윌콕슨 검정은 두 집단 평균을 비교한다

count 전체는 정규분포 가정이 기각된다

A 와 C 의 분포 위치는 같다고 판단한다

윌콕슨 검정도 정규성 가정을 전제한다

shapiro.test 출력의 p-value = 0.0002525 가 0.05 에 못 미치므로 정규분포라는 귀무가설을 기각한다.
그래서 t 검정 대신 순위를 쓰는 윌콕슨 순위합 검정을 적용했고, p-value = 3.836e-05 로 두 살충제의 분포 위치가 다르다고 판단한다.
평균 비교: 윌콕슨은 관측값의 순위로 위치(중앙값) 차이를 본다
위치가 같다: p값이 0.05 미만이라 차이가 없다는 귀무가설을 기각한다
정규성 전제: 분포 가정이 필요 없는 비모수 검정이다