가설검정은 데이터를 기반으로 특정 가설이 맞는지 아닌지를 검증하는 것 입니다.
'가설'은 미리 모집단에 대해 세워둔 가설로 귀마가설과 대립가설이 있습니다.
'검정'이란 비교 대상이 되는 '특정 값'과 '관측된 표본의 평균/비율/분산'의 차이가 오차 범위 내라고 말할 수 있는지 아니면 없는지를 의미합니다. (One Sample Test에서의 검정을 의미합니다.)
가설검정을 하기 위해서는 귀무가설(Null Hypothesis)과 대립가설(Alternative Hypothesis)을 먼저 설정해야 합니다.
귀무가설이란, 연구에서 주장하고 싶지 않은 가설로 '차이가 없다' 또는 '처리 효과가 없다'라는 결론을 가지고 있습니다.
대립가설이란, 연구에서 주장하고 싶은 가설로 귀무가설이 기각되었을 때 채택되는 가설을 의미합니다.
가설검정은 크게 One Sample Test 와 Two Sample Test로 구성되어 있습니다.
1. One Sample Test: 한 집단의 모집단에 대한 가설을 검증하는 방법으로 비교할 통계량에 따라 검증 방법이 달라집니다.
- 특정값과 표본평균의 검정:
- 특정비율과 표본비율의 검정
- 특정분산과 표본분산의 검정
2. Two Sample Test: 조건이나 처리에 따라 두 그룹으로 나누어서 관측된 두 표본 통계량이 모집단에서도 다를지 아닐지를 확률적으로 판정하는 방법입니다.
- 무상관 검정
testing of no correlation 으로 관측된 데이터에서 계산된 상관계수를 모상관계수 p=0과 비교한 것 입니다.
- 평균 차이 검정
testing for difference in means로 두 집단의 표본평균을 비교해 차이를 검증합니다.
- 등분산 검정
두 그룹의 분산이 같은지 아닌지를 판정합니다.
- 비율 차이 검정
