R에서 t.test() 오류 해결: "데이터는 본질적으로 상수입니다"

 

R에서 t.test()를 사용할 때 다음과 같은 오류를 만난 적이 있나요?

Error in t.test.default(c(1, 1, 1), c(0, 0, 0)) :
  data are essentially constant

 

이 오류는 두 그룹의 분산이 0일 때 발생합니다. 이번 글에서는 이 오류가 발생하는 이유와 이를 방지하는 방법을 알아보겠습니다.

 

 

🔍 문제 원인

t.test()는 두 그룹의 평균 차이가 통계적으로 유의한지 확인하는 함수입니다. 하지만 분산이 0이면 그룹 내 값이 모두 같다는 의미이므로, t-검정을 수행할 수 없습니다.

 

예를 들어 다음 코드를 실행하면 오류가 발생합니다.

t.test(c(1,1,1), c(0,0,0))

 

출력 오류:

Error in t.test.default(c(1, 1, 1), c(0, 0, 0)) :
  data are essentially constant

 

 

✅ 해결 방법

1️⃣ 분산이 0인지 사전 체크 후 t-test 실행

t.test()를 실행하기 전에 각 그룹의 분산이 0인지 확인하면 오류를 방지할 수 있습니다. 필요한 경우, 해당 데이터들을 삭제한 후 진행할 수 있습니다.

group1 <- c(1, 1, 1)
group2 <- c(0, 0, 0)

var1 <- var(group1)
var2 <- var(group2)

if (var1 > 0 & var2 > 0) {
  t.test(group1, group2)
} else {
  print("분산이 0인 데이터가 있어 t-test를 실행할 수 없습니다.")
}

 

 

2️⃣ 작은 변동성 추가

만약 데이터를 변경할 수 있다면, 약간의 변동성을 추가하는 것도 방법입니다.

t.test(c(1,1,1.01), c(0,0,0.01))

 

이렇게 하면 분산이 0이 아니게 되어, 해당 데이터를 제외하지 않고 t-test를 수행할 수 있습니다.

 

 

3️⃣ 윌콕슨 순위검정 (비모수 검정) 사용

t.test()가 실패하는 경우, Wilcoxon rank-sum test를 사용하는 것도 대안이 될 수 있습니다.

wilcox.test(c(1,1,1), c(0,0,0))

 

 

🔥 결론

t.test()를 사용할 때 분산이 0인 데이터를 사전에 필터링하면 오류를 방지할 수 있습니다. 또한, 경우에 따라 데이터에 변동성을 추가하거나 Wilcoxon 검정으로 대체하는 방법도 고려해볼 수 있습니다.

이제 t.test()를 사용할 때 오류 없이 분석을 수행해 보세요! 🚀