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@@ -357,34 +357,49 @@ def perform_analysis():
         if st.button("정규성 검정 수행"):
             check_normality(st.session_state.filtered_data, normality_column)
         
-        # T-검정
-        st.write("T-검정")
-        test_type = st.radio("T-검정 유형 선택:", ["독립 표본", "대응 표본", "단일 표본"])
-        
         if test_type == "독립 표본":
-            # 슬라이서에서 선택된 범주형 변수 목록 생성
-            # active_slicers = [col for col in st.session_state.slicers.keys() if st.session_state.slicers[col]]
-            active_slicers = list(st.session_state.slicers.keys())
+        # 활성화된 슬라이서와 그 선택된 값들을 확인
+            active_slicers = {}
+            for col, values in st.session_state.slicers.items():
+                if values:  # 선택된 값이 있는 경우만 포함
+                    active_slicers[col] = values
 
-            group_column = st.selectbox(
-                "그룹 구분을 위한 열 선택:", 
-                options=active_slicers + [col for col in st.session_state.categorical_columns if col not in active_slicers]
-            )
-            
-            value_column = st.selectbox("비교할 값이 있는 열 선택:", st.session_state.numeric_columns)
+        if active_slicers:
+            group_column = st.selectbox("그룹 구분을 위한 열 선택:", options=list(active_slicers.keys()))
             
-            
-            if st.button("독립 표본 T-검정 수행"):
-                # 선택된 그룹의 유니크 값 확인
-                if group_column in st.session_state.slicers:
-                    unique_groups = st.session_state.slicers[group_column]
-                else:
-                    unique_groups = st.session_state.filtered_data[group_column].unique()
+            # 선택된 그룹 열의 값들 중에서 두 그룹 선택
+            available_groups = active_slicers[group_column]
+            group1 = st.selectbox("첫 번째 그룹 선택:", options=available_groups, key="group1")
+            group2 = st.selectbox("두 번째 그룹 선택:", 
+                                  options=[g for g in available_groups if g != group1], 
+                                  key="group2")
+        else:
+            st.warning("활성화된 슬라이서가 없습니다. 먼저 슬라이서에서 그룹을 선택해주세요.")
+            group_column = None
+            group1 = None
+            group2 = None
+
+        value_column = st.selectbox("비교할 값이 있는 열 선택:", st.session_state.numeric_columns)
+        
+        if st.button("독립 표본 T-검정 수행"):
+            if group_column and group1 and group2:
+                # 선택된 두 그룹으로 데이터 필터링
+                group1_data = st.session_state.filtered_data[st.session_state.filtered_data[group_column] == group1]
+                group2_data = st.session_state.filtered_data[st.session_state.filtered_data[group_column] == group2]
+                
+                # T-검정 수행
+                t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group1_data[value_column], group2_data[value_column])
+                
+                st.write(f"독립 표본 T-검정 결과 ({group_column}: {group1} vs {group2}, {value_column} 비교):")
+                st.write(f"t-통계량: {t_stat:.4f}")
+                st.write(f"p-value: {p_value:.4f}")
                 
-                if len(unique_groups) == 2:
-                    perform_independent_ttest(st.session_state.filtered_data, group_column, value_column)
+                if p_value < 0.05:
+                    st.write(f"{group1}과 {group2} 간에 통계적으로 유의한 차이가 있습니다.")
                 else:
-                    st.error(f"선택된 그룹 변수 '{group_column}'에는 정확히 두 개의 그룹이 있어야 합니다. 현재 그룹 수: {len(unique_groups)}")
+                    st.write(f"{group1}과 {group2} 간에 통계적으로 유의한 차이가 없습니다.")
+            else:
+                st.error("그룹 선택이 완료되지 않았습니다.")
                     
             
         elif test_type == "대응 표본":