[Mixed Model 3.1.1] Introduction to Hypotheses Testing and Estimation
[Mixed Model 3.1.1] Introduction to Hypotheses Testing and Estimation
안녕하세요^^
이번 시간에는 가설 검정에 대해 소개하도록 하겠습니다.
▶ 목차
▷ Model parameters 와 population parameters
▷ 가설 검정에 대한 세 가지 원칙
▷ randomized complete block design 가설 검정 – 결과 확인을 위한 옵션 선택
▷ Model parameters and Population parameters
Randomized complete block design model을 세울 때, model parameters에 대한 모델과 population parameters에 대한 모델, 두 가지를 생각할 수 있습니다.
두 모델의 의미는 동일하고, 두 모델의 관계는 
▷ 가설 검정에 대한 세 가지 원칙
1. 가설검정을 할 때, population parameters에 대하여 검정을 하고 이에 대한 추정을 합니다.
그러므로 모집단의 모수의 측면에서 통계모델을 만듭니다.
하지만 SAS에서는 model parameters에 대하여 가설 검정을 실시합니다.
따라서 우리는 모집단의 모수의 관점에서 가설을 세우고, 이 가설에 대한 내용을 SAS에서 model parameters에
대한 내용으로 전환하게 됩니다.
2. p-value 또는 유의함에 대한 결과값만을 보면, 다음의 세가지 사실을 알 수 있습니다.
- 어떤 가설에 대한 검정이 실시되었음
- 이 가설이 기각(rejected)되었거나, 기각을 하지 못하였다(fail to reject)는 것
- 마지막으로, 이 결과 값이 어떤 가설에 대해 검정(test)을 실시한 결과인지 알지 못함
3. SAS는 모집단의 모수의 관점에서 무엇이 테스트 되는지 알려주는 내용을 제공합니다.
따라서 해당 내용을 통해 우리는 모집단의 모수에 대해 어떤 내용이 테스트되는 것인지 알 수 있습니다.
▷ Changes in Fixed Model Options
-
randomized complete block design
앞에서 다루었던 접착제 강도를 테스트하는 TOY 예제를 사용하여 설명하도록 하겠습니다.
SAS Enterprise Guide 에서 어떤 테스트를 하고 있는지 확인하기 위해서는 고정효과 모델(fixed effect model) 옵션을 변경해야 합니다.
아래 그림과 같이 Estimable functions에서 Type III 상자를 선택합니다.
Run(실행)을 하게 되면 아래와 같은 결과가 나타납니다.
SAS output table 중, Type 3 Coefficients for adhesive을 확인하면 어떤 내용의 귀무가설(H0)을 검정하였는지 확인 할 수 있습니다.
Output을 확인하여 본 결과 해당 test는 접착제 a 와 c가 차이가 있는지, 접착제 b 와 c 가 차이가 있는지에 대한 가설을 검정하였음을 알 수 있습니다.
[출처]
- ‘Applied Mixed Models for Processors Course Notes’
