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가설검정이란?? 본문
가설 검정은 통계적으로 얻은 표본 데이터를 사용하여 어떤 가설에 대한 결론을 내리는 통계적 추론 방법 중 하나입니다. 일반적으로 두 가지 가설을 비교하여, 주어진 데이터가 어느 가설과 더 일치하는지를 판단합니다. 이러한 가설은 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)로 나눌 수 있습니다.
기본적인 가설 설정
1.귀무가설 (Null Hypothesis, H0): 어떤 효과나 차이가 없다는 가설입니다. 주로 기본적인 가설로 설정되며, 검정의 대상이 되는 가설입니다.
2.대립가설 (Alternative Hypothesis, H1): 귀무가설이 거짓임을 증명하려는 목적의 가설입니다. 주로 연구자가 입증하고자 하는 가설로 설정됩니다.
가설 검정의 주요 단계:
1.가설 설정: 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)을 명확하게 정의합니다.
2.표본 추출: 연구 대상에서 표본을 추출하고 관측값을 수집합니다.
3.통계량 계산: 표본을 사용하여 특정 통계량을 계산합니다.
4.귀무가설의 검정 통계량 계산: 귀무가설이 참일 때 해당 통계량이 나타날 확률(유의확률 또는 p-value)을 계산합니다.
5.결론 내리기: p-value를 기준으로 귀무가설을 기각하거나 채택하는 결론을 내립니다. 주로 유의수준(alpha)을 정하고, p-value가 alpha보다 작으면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택합니다.
6.결과 해석: 결과를 해당 분야의 문맥에서 해석하고, 통계적으로 유의미한 결과인지 판단합니다.
유의수준 (Significance Level)과 p-value:
유의수준(alpha): 귀무가설을 기각할 기준이 되는 확률 수준을 의미합니다. 일반적으로 0.05 또는 0.01이 많이 사용됩니다.
p-value: 주어진 데이터가 귀무가설과 얼마나 모순되는지를 나타내는 확률입니다. 작은 p-value는 귀무가설을 기각하는데 기여하며, 보통 유의수준과 비교하여 판단합니다.
가설 검정은 실험 결과를 과학적으로 해석하고 결론을 도출하는 중요한 통계적 도구 중 하나이며, 통계적 추론을 통해 일반화하고 결정을 내릴 때 사용됩니다.
