728x90 반응형 SMALL null hypothesis2 가설 (Hypothesis) 가설 (Hypothesis) 가설은 연구의 목적과 관련된 모집단, 분포, 모수 등에 관한 어떤 주장이나 설명하는 것을 말한다. 통계적 가설은 모집단의 모수(ex: 평균, 분산 등)에 대한 잠정적인 주장이다. 통계적 가설에서는 귀무 가설과 대립 가설을 설정해주어야 한다. 귀무 가설 (Null hypothesis) '아무런 차이가 없다', '전혀 효과가 없다'는 것을 주장하는 것으로, 영 가설이라고도 한다. 연구에서는 귀무 가설을 거부하기 위해 설정한다. 연구자가 보이고자 하는 주장 (대립 가설)을 증명할 수 없을 때 돌아가는 곳이다. H0으로 표기한다. 대립 가설 (Alternative hypothesis) 귀무가설이 기각될 경우 채택하는 가설로, '차이가 있다', '효과가 있다' 라고 주장하는 것이다. .. 2023. 7. 17. 유의 확률 (P-Value) 유의 확률 (P-Value) 통계적 가설 검정에서 유의 확률 (有意 確率, significance probability, asymptotic significance) 또는 p-값 (p-value, probability value)은 귀무 가설이 맞다고 가정할 때 얻은 결과보다 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률이다. 실험의 유의 확률은 실험의 표본 공간에서 정의되는 확률 변수로서, 0~1 사이의 값을 가진다. p-값 (p-value)은 귀무 가설 (null hypothesis)이 맞다는 전제 하에, 표본에서 실제로 관측된 통계치와 같거나 더 극단적인 통계치가 관측될 확률이다. 여기서 말하는 확률은 빈도주의 (frequentist) 확률이다. p-값 (p-value)는 관찰된 데이터가 귀무가설과 양립하는 .. 2023. 7. 3. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
