Hypothesis Test, Hypothesis Testing   가설 검정

(2018-05-28)

검정

1. 통계적 추론 방식의 구분

  ㅇ 검정 (Testing)
     - 경험,지식을 근거로 설정된 모집단 특성(모형)에 대한 주장(가설)의 진위 여부를 가리는 것

  ㅇ 추정 (Estimation)
     - 표본으로부터 전체 모집단의 특정 모수에 대해 추정하는 통계적 추론 방식


2. 가설검정 또는 통계적 가설검정 (Statistical Hypothesis Test) 이란?증명된 바 없는 주장/가설귀무가설이라는 틀 속에 넣고,
  ㅇ 일부 표본을 추출하여 얻은 표본 통계량(검정 통계량)에 입각하여,
  ㅇ 가설의 진위를 판단/증명/검정하는 통계적 추론 방식


3. 가설의 종류귀무가설 (Null Hypothesis) : H。
     - 검정의 대상으로 삼는 가설 
        . 귀무가설이 옳은 것이라고 일단 가정하고 시작함
           .. (진실일 가능성이 적어 처음부터 버릴 것이 예상되는 가설)

     * 기각(Rejection)은, 귀무가설에 대해서 만 쓰여지는 용어임

  ㅇ 대립가설 (Alternative Hypothesis) : H₁
     - 귀무가설에 대립되는 반대의 가설
        . 새로운 주장 또는 실제로 입증하고픈 가설


4. 검정의 유형

  ※ ☞ 검정 유형 참조
     - 유의성 검정, 정규성 검정, 적합도 검정, 독립성 검정
5. 검정의 판단에 사용되는 량검정 통계량 (Test Statistic)
     - 귀무가설의 진위 여부를 검정코자, 표본으로부터 얻는 적절한 통계량
        . 例) 모 평균의 검정을 위한 표본평균, 모 분산의 검정을 위한 표본분산 등

  ㅇ 검정 통계량확률적 성격을 갖음
     - 검정 통계량의 가능한 값의 분포를 표본 분포(표본확률분포)라 하고,
     - 이는, 표본 공간을 형성함


6. 검정에서, 가설의 기각 여부를 결정하는 방법 검정통계량에 의한 가설검정                            ☞ 점 추정 참조
     - 표본 결과가 기각영역에 있을 경우, 귀무가설 기각

  ㅇ p 값에 의한 가설검정
     - p 값유의수준 α 보다 작을 경우, 귀무가설 기각

  ㅇ 신뢰구간에 의한 가설검정                              ☞ 구간 추정 참조
     - 신뢰구간 밖에 있을 경우, 귀무가설 기각


7. 검정의 판단 기준

  ※ ☞ 검정 판단 기준 참조
     - 검정 통계량의 위치에 의거함
     - 검정 판단을 위한 기준 값 및 범위 : (기준 값) 임계값, (기각 범위) 기각역/기각영역 등
     - 검정 판단의 기준이 한쪽 만 또는 양쪽인 경우 : 단측 검정, 양측 검정


8. 검정의 오류확률/통계적인 판단을 하는 가설검정에는, 당연히 오류를 범할 위험이 있게 됨
     - 가설검정 오류의 종류 ☞ 1종 오류, 2종 오류 참조

  ㅇ 따라서, 오류를 관리 범위 안에 두어야 함
     - 가설검정 오류의 관리 ☞ 신뢰수준, 검정력 참조


9. 가설검정의 일반적인 절차

  ㅇ  ①  귀무가설(H0),대립가설(H1) 설정
  ㅇ  ②  유의수준 결정
  ㅇ  ③  검정통계량 설정 (Z 분포,t 분포,카이제곱 분포,F 분포 등)
  ㅇ  ④  각 분포표를 이용하여 임계치,기각역 설정
  ㅇ  ⑤  임계치 및 검정통계량 결과 비교 : 귀무가설 기각/채택 결정
  ㅇ  ⑥  검정 결과에 대한 결론


[가설검정] 1. 가설(귀무가설/대립가설) 2. 가설 검정 3. 검정 통계량 4. 검정 판단 기준 5. 검정 오류 6. 유의수준, p 값

 
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