통계 기반 데이터 분석: 가설, 가설 검정 방법 종류, 가설검증의 오류

가설: 모집단의 특성, 특히 모수에 대한 가정 혹은 잠정적인 결론

귀무가설: 현재까지 주장되어 온 것이거나 기존과 비교하여 변화 혹은 차이가 없음을 나타내는 가설. 대립가설과 반대되는 가설임. =H0

대립가설: 표본을 통해 확실한 근거를 가지고 입증하고자 하는 가설. =연구가설=H1

 

가설검정: 표본을 활용하여 모집단에 대입해보았을 때 새롭게 제시된 대립가설이 옳다고 판단할 수 있는지를 평가하는 과정. 대부분의 귀무가설이 참이라는 전제하여 표본을 통해 귀무가설이 옳지 않다는 것을 보임으로써 귀무가설을 기각시키고 대신 대립가설을 채택하게 된다.

 

<가설검정방법>

양측검정

단측검정

 

 

<가설검증의 오류>

제1종 오류: 귀무가설이 참인데 잘못하여 이를 기각하게 되는 오류

-      유의수준: 제1종 오류를 범할 최대 허용확률. =알파

-      신뢰수준: 귀무가설이 참일 때 이를 참이라고 판단하는 확률. =1-알파

제2종 오류: 귀무가설이 거짓인데 잘못하여 이를 채택하게 되는 오류

-      검정력: 제2종 오류를 범할 최대 허용확률을 베타라고 할 때, 귀무가설이 참이 아닌 경우 이를 기각할 수 있는 확률. =1-베타

 

 

검정 통계량: 가설검정의 대상이 되는 모수를 추록하기 위해 사용되는 표본 통계량

-      귀무가설이 참이라는 전제하에 모집단으로부터 추출된 확률표본의 정보를 이용하여 계산됨.

p-값: 귀무가설이 참이라는 가정에 따라 주어진 표본 데이터를 희소 또는 극한값으로 얻을 확률.

= 제1종 오류를 범할 확률