가설 검정은 데이터의 표본이 제공하는 증거에 따라 모집단에 대한 주장을 받아들일지 또는 기각할지 여부를 지정하는 규칙입니다.

가설 검정은 귀무 가설과 대립 가설 등, 모집단에 대해 반대되는 두 가지 가설을 조사합니다. 귀무 가설은 검정되는 진술입니다. 일반적으로 귀무 가설은 "효과 없음" 또는 "차이 없음"이라는 진술입니다. 표본 데이터가 제공하는 증거를 기반으로 대립 가설은 참이라는 결론을 내리고자 하는 진술입니다.

표본 데이터를 기준으로 검정은 귀무 가설을 기각할 것인지 여부를 결정합니다. 결정을 내리는 데는 p-값을 사용합니다. p-값이 유의 수준(α 또는 알파로 표시됨)보다 작거나 같으면 귀무 가설을 기각합니다.

일반적으로 통계적 가설 검정이 두 가설 중 더 가능성이 높은 가설을 선택하기 위해 채택된다고 잘못 알고 있습니다. 그러나 가설 검정을 설계할 때는 기각하려는 가설을 귀무 가설로 설정합니다. 분석 전에 유의 수준을 작게 고정하기 때문에(일반적으로 0.05의 값이 적절함) 대립 가설이 참이라는 통계적 증거가 있는 경우 귀무 가설을 기각합니다. 반대로, 귀무 가설이 참이라는 통계적 증거가 없는 경우 귀무 가설을 기각할 수 없습니다. 이것은 귀무 가설을 잘못 받아들일 확률을 작게 고정하지 않았기 때문입니다.

가설 검정을 사용하면 다음과 같은 질문에 대답할 수 있습니다.
  • 학부 여학생의 평균 키가 165cm가 아닙니까?
  • 학부 여학생 키의 표준 편차가 12.5cm보다 작거나 같습니까?
  • 학부 남학생과 여학생의 평균 키가 다릅니까?
  • 학부 남학생의 비율이 학부 여학생의 비율보다 유의하게 높습니까?
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