귀무 가설: 두 판 사이의 차이

위키백과, 우리 모두의 백과사전.
내용 삭제됨 내용 추가됨
참조추가
편집 요약 없음
1번째 줄: 1번째 줄:
'''영 가설'''(0 假說, null hypothesis, H<sub>0</sub>) 또는 '''귀무가설'''(歸無假說)은 [[통계학]]에서 처음부터 버릴 것을 예상하는 가설이다. 차이가 없거나 의미있는 차이가 없는 경우의 가설이며 이것이 맞거나 맞지 않다는 통계학적 증거를 통해 증명하려는 가설이다. 예를 들어 범죄 사건에서 용의자가 있을 때 형사는 이 용의자가 범죄를 저질렀다는 추정인 [[대립가설]](Alternative hypothesis)를 세우게 된다. 이때 '''귀무가설'''은 용의자는 무죄라는 가설이다. 통계적인 방법으로 가설검정을 시도할 때 쓰인다. [[로날드 피셔]](Ronald A. Fisher)가 1966년에 만든 개념이다. <ref>http://enc.daum.net/dic100/contents.do?query1=10XX143538 다음백과사전</ref>
'''영 가설'''(0 假說, null hypothesis, H<sub>0</sub>) 또는 '''귀무가설'''(歸無假說)은 [[통계학]]에서 처음부터 버릴 것을 예상하는 가설이다. 차이가 없거나 의미있는 차이가 없는 경우의 가설이며 이것이 맞거나 맞지 않다는 통계학적 증거를 통해 증명하려는 가설이다. 예를 들어 범죄 사건에서 용의자가 있을 때 형사는 이 용의자가 범죄를 저질렀다는 추정인 [[대립가설]](Alternative hypothesis)를 세우게 된다. 이때 '''귀무가설'''은 용의자는 무죄라는 가설이다. 통계적인 방법으로 가설검정을 시도할 때 쓰인다. [[로날드 피셔]](Ronald A. Fisher)가 1966년에 만든 개념이다.
== 예 ==
== 예 ==
기본적으로는 참으로 추정되며 이를 거부하기 위해서는 증거가 꼭 필요하다. 예를 들어 남학생과 여학생들의 두 성적 샘플을 비교해 볼 때, 귀무가설은 남학생들의 평균이 여학생들의 평균과 같은 것이라는 것이다.
기본적으로는 참으로 추정되며 이를 거부하기 위해서는 증거가 꼭 필요하다. 예를 들어 남학생과 여학생들의 두 성적 샘플을 비교해 볼 때, 귀무가설은 남학생들의 평균이 여학생들의 평균과 같은 것이라는 것이다.
15번째 줄: 15번째 줄:
;영가설과 [[대립가설]]
;영가설과 [[대립가설]]
연구는 검증해야 할 가설을 필요로 하는데, 일반적으로 연구에서 검증하는 가설을 영가설이라 하고, 영가설과 반대되는 가설을 대립가설이라고 한다. 영가설은 연구에서 심각한 오판의 사실인 내용이 되며, 연구는 이를 검증한다. 대립가설은 연구자가 연구를 통해 입증되기를 기대하는 예상이나 주장하는내용이다.
연구는 검증해야 할 가설을 필요로 하는데, 일반적으로 연구에서 검증하는 가설을 영가설이라 하고, 영가설과 반대되는 가설을 대립가설이라고 한다. 영가설은 연구에서 심각한 오판의 사실인 내용이 되며, 연구는 이를 검증한다. 대립가설은 연구자가 연구를 통해 입증되기를 기대하는 예상이나 주장하는내용이다.

==참조==
{{reflist}}


[[분류:가설 검정]]
[[분류:가설 검정]]

2010년 11월 8일 (월) 21:38 판

영 가설(0 假說, null hypothesis, H0) 또는 귀무가설(歸無假說)은 통계학에서 처음부터 버릴 것을 예상하는 가설이다. 차이가 없거나 의미있는 차이가 없는 경우의 가설이며 이것이 맞거나 맞지 않다는 통계학적 증거를 통해 증명하려는 가설이다. 예를 들어 범죄 사건에서 용의자가 있을 때 형사는 이 용의자가 범죄를 저질렀다는 추정인 대립가설(Alternative hypothesis)를 세우게 된다. 이때 귀무가설은 용의자는 무죄라는 가설이다. 통계적인 방법으로 가설검정을 시도할 때 쓰인다. 로날드 피셔(Ronald A. Fisher)가 1966년에 만든 개념이다.

기본적으로는 참으로 추정되며 이를 거부하기 위해서는 증거가 꼭 필요하다. 예를 들어 남학생과 여학생들의 두 성적 샘플을 비교해 볼 때, 귀무가설은 남학생들의 평균이 여학생들의 평균과 같은 것이라는 것이다.

H0 : μ1 = μ2

여기서:

H0 = 귀무가설(null hypothesis)
μ1 = 집단1의 평균
μ2 = 집단2의 평균

또한 귀무가설이 같은 집단으로부터 뽑힌 두 샘플들이라고 가정하고 그래서 평균과 더불어 분산과 분포는 같다고 가정한다. 이러한 귀무가설의 설정은 통계적 유의성을 시험하는 데 중요한 단계이다. 이러한 가설을 형성하고 얻어진 데이터에서 확률적 검정을 해봄으로써 귀무가설이 예측하는 것이 맞는지 아닌지를 알아 볼 수 있다. 또한 만약 이것이 참이라면 여기서 얻어진 확률은 결과의 유의수준으로 부른다.

영가설과 대립가설

연구는 검증해야 할 가설을 필요로 하는데, 일반적으로 연구에서 검증하는 가설을 영가설이라 하고, 영가설과 반대되는 가설을 대립가설이라고 한다. 영가설은 연구에서 심각한 오판의 사실인 내용이 되며, 연구는 이를 검증한다. 대립가설은 연구자가 연구를 통해 입증되기를 기대하는 예상이나 주장하는내용이다.