군사 통계의 가설 검정 이해

### 가설 테스트의 이해: 개념 및 적용
* 📊 군사 통계 11주차에서는 **귀무가설과 대안 가설, 유의 수준, 오른쪽 꼬리 검정과 왼쪽 꼬리 검정 등 다양한 검정 방법**을 중심으로 가설 검증에 대해 알아봅니다.
* 🔍 가설은 변수 간의 관계에 대한 테스트 가능한 진술로, **귀무 가설은 연구자가 도전하고자 하는 기존 이론**을 나타내며, **대안 가설은 귀무 가설이 틀렸다고 제안**합니다.
* 📈 테스트 프로세스에는 테스트 통계를 계산하고 신뢰 구간에 속하는지 여부를 결정하는 과정이 포함되며, 이는 일반적으로 **0.1 미만으로 설정되는 유의 수준**에 따라 귀무가설을 받아들일지 거부할지를 결정하는 데 도움이 됩니다.
* ⚖ 흔히 알파(10%, 5% 또는 1%)로 표시되는 유의 수준은 귀무가설을 거부할 때 오류가 발생할 수 있는 최대 확률을 나타내며, **허용 가능한 오류율의 일반적인 값은 0.1 미만**입니다.
* 📏 가설 테스트에서 연구자는 **표본 통계가 미리 정해진 범위 내에 있는지 평가**하여 귀무 가설을 뒷받침하거나 연구 가설의 타당성을 나타내며 중요한 의사 결정 프로세스로 이어집니다.
* 📉 p값은 **관찰된 값보다 더 극단적인 테스트 통계를 얻을 확률**을 나타내며, 연구자가 가설의 정확성을 판단하는 데 도움이 됩니다.
* 건빵의 별사탕 측정과 같은 사례를 통해 가설 테스트를 실제 시나리오에 적용하는 방법을 보여주며 **통계 값과 그 의미**를 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.
* 📚 끝으로, **가설 테스트 개념을 숙지**하면 분석 기술에 큰 도움이 된다는 점을 기억하시고, 더 깊은 이해를 위해 자료를 꼼꼼히 검토해 보시기 바랍니다.

가설 테스트는 통계적 방법을 사용하여 확립된 이론을 받아들일지 거부할지를 결정합니다.

[경영통계학] 가설검정의 개념

주식삼촌 최정일

가설 테스트에는 기존 이론에 도전하는 귀무 가설과 귀무 가설이 타당하지 않음을 시사하는 대안 가설의 두 가지 주요 유형의 가설이 포함됩니다.

테스트 프로세스는 달리 입증될 때까지 귀무가설이 옳다는 가정을 기반으로 하며, 유의 수준은 0.

극단적인 통계 값은 연구 가설의 채택으로 이어질 수 있으며, 신뢰 구간이라는 개념은 가설의 정확성을 결정하는 데 도움이 됩니다.

허용 가능한 오차율을 나타내는 알파 값은 일반적으로 10%, 5% 또는 1%이며 각각 0.

가설 테스트는 허용 가능한 범위 내에 있는지 확인하기 위해 표본을 선택하고, 극단적인 표본 통계는 가설이 거부될 가능성이 있음을 나타냅니다.

p값은 표본의 절대값보다 큰 테스트 통계를 얻을 확률을 평가하는 데 사용되며, 가설 테스트에서 중요한 역할을 합니다.

표면 통계에 따라 기존 척도를 유지할지 아니면 새로운 연구 가설을 받아들일지 결정됩니다.

57을 초과하면 새로운 가설이 받아들여지고, 그렇지 않으면 현재 챔피언이 유지됩니다.

이 토론에서는 연구 가설의 이중적 관점을 강조하여 모집단의 유사성과 초기 가정에 이의를 제기하기 위한 대조 가설의 필요성을 강조합니다.

이 과정에는 남학생과 비교하여 여학생의 체중을 고려하여 무기의 효과를 테스트할 여학생을 선택하는 것이 포함됩니다.

가설 검증은 t값과 임계값을 사용하여 귀무가설을 받아들일지 거부할지를 결정합니다.

연사는 가설 테스트를 위한 정확한 의사 결정과 적절한 조건 설정의 중요성을 강조합니다.

가설 테스트에는 효과나 차이가 없다는 귀무가설과 다른 값을 제안하는 대안 가설을 설정하는 것이 포함됩니다.

테스트는 평균이 특정 값보다 큰지 여부에 초점을 맞춘 편측 검정일 수 있습니다.

90%, 95% 또는 99%와 같은 유의 수준은 분석가가 결정하며 가설 테스트의 엄격성에 중요한 역할을 합니다.

양꼬리 검정 및 신뢰 구간 이해

양꼬리 검정에서는 95% 신뢰 구간에서 약 1.

96의 임계값을 사용하며, 양쪽 모두 2.

90% 신뢰 구간에서 임계값은 왼쪽 꼬리의 경우 약 -1.

양면 검정에서 p값은 더 극단적인 값을 얻을 확률을 나타내며, 연구 가설의 수용 또는 거부 여부는 계산된 t값이 오차 범위 또는 신뢰 구간 내에 속하는지 여부에 따라 결정됩니다.

건빵과 별사탕으로 가설 테스트하기

이 예는 평균 40개의 별사탕이 들어 있어 사람들 사이에서 다양한 인식을 유발하는 건빵에 초점을 맞추고 있습니다.

귀무 가설을 40으로 설정하고 가설 검증을 사용하여 평균이 정확한지 확인하기 위해 10개의 표본을 추출했습니다.

계산된 t값과 z값이 모두 허용 범위 내에 있어 귀무가설이 맞는 것으로 확인되었습니다.

야구공에 대한 양꼬리 테스트 수행하기

별 사탕이 40개 있고 고무 야구공의 무게는 500그램입니다.

야구공 샘플 30개를 채취하여 기준에 맞는지 판단하고 95% 신뢰 구간을 계산하면 야구공이 작거나 무거운지 알 수 있습니다.

평균과 표준 편차는 Excel을 사용하여 계산할 수 있으며, 임계값 1.

9는 가정이 정확하다는 것을 나타냅니다.