Significance Test, Test of Significance   유의성 검정

(2018-04-19)

유의성

1. 유의성 및 유의성 검정통계적 `유의성(Significance) 있음` 이란?
     - 실험 또는 검정 결과가 통계적으로 단순히 우연(Randomness)이라고 보기 어려움
     - 표본에 나타난 통계량모집단의 참모습을 담고 있음

  ㅇ `유의성 검정` 이란?
     - 수집된(관찰된) 자료가,
        . 이론 또는 가설에 부합하는가 여부를 판단하는 것
           .. 즉, 통계적으로 유 의미한가(의미가 있는지)를 판단하는 것
        . 가설화된 확률모형이 자료들을 얼마나 잘 설명하는지 알아보기 위한 방법

     - 한편, 단순히 통계적 가설검정이라 할 때는 주로 유의성 검정을 의미함


2. 유의성 검정의 응용 例)확률실험에 대한 확률모델(확률분포)은 알려져 있었으나, 
     - 실험의 조건이 변화(표본 크기가 커짐 등)하여 본래의 확률모델이 타당한지를 검정할 때

  ㅇ 즉,
     - 귀무가설 : 변화된 조건에 의해서도 기본적인 확률모델이 영향을 안받는다는 가설
     - 대립가설 : 변화된 조건에 따라 기본적인 확률모델이 영향을 받을 것이라는 가설


[검정 유형] 1. 검정 유형 2. t 검정 3. z 검정 4. χ² 검정 5. 유의성 검정 6. 적합도 검정 7. 정규성 검정
  1.   기술공통
  2.   기초과학
        1. 과학
    1.   수학
          1. 수학
      1.   기초수학
      2.   집합,논리
      3.   해석학(미적분 등)
      4.   대수학
      5.   확률/통계
        1.   확률 이란?
        2.   확률공간
        3.   확률 모형,분포
        4.   확률 변수
        5.   확률 과정
        6.   통계량
        7.   통계학
              1. 통계학
          1.   모집단,표본
          2.   통계적 기술(記述)
          3.   통계적 추론
                1. 통계적 추론
            1.   표본 분포
            2.   추정
            3.   가설검정
            4.   검정 유형
              1.   1. 검정 유형
                  2. t 검정
                  3. z 검정
                  4. χ² 검정
                  5. 유의성 검정
                  6. 적합도 검정
                  7. 정규성 검정
          4.   통계적 분석
          5.   베이즈 통계학
      6.   수치해법
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  10.   기술경영

 
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