귀무 가설

이 기사에서는 통계에서 귀무가설이 무엇인지 설명합니다. 귀무가설의 예와 귀무가설과 가설 검정에 나타나는 다른 개념 간의 관계도 제시됩니다.

귀무 가설이란 무엇입니까?

통계에서 귀무가설은 연구 대상 표본의 매개변수에 대한 결론을 부정하거나 확인하는 가설입니다. 특히, 가설 검정에서 귀무 가설은 실험의 결론이 거짓이라는 것을 유지합니다.

따라서 귀무 가설은 우리가 기각하려는 가설입니다. 따라서 연구자가 귀무가설을 기각한다면, 통계학적 연구를 통해 증명하고 싶었던 가설이 아마도 사실일 가능성이 높다는 뜻입니다. 반면, 귀무가설을 기각할 수 없다면, 검증하려는 가설이 거짓일 가능성이 높다는 의미입니다. 귀무가설이 언제 기각될 수 있는지 아래에서 살펴보겠습니다.

귀무가설의 기호는 H ₀ 입니다.

일반적으로 귀무 가설은 연구 가설이 거짓이라고 가정하기 때문에 설명에 “아니오” 또는 “다름”을 포함합니다.

귀무 가설의 예

귀무가설의 정의를 살펴본 후 귀무가설의 의미를 더 잘 이해하기 위해 이러한 유형의 통계적 가설의 예를 살펴보겠습니다.

예를 들어 통계 연구에서 특정 브랜드의 노트북 배터리가 평균 5시간 지속된다는 것을 입증하려는 경우 귀무 가설은 이 노트북의 배터리가 5시간이 아닌 평균 지속 시간을 갖는다는 것입니다.

결론적으로 귀무가설은 우리가 검증하고자 하는 진술과 모순되게 공식화되었기 때문에 우리가 기각하고자 하는 연구가설이다.

귀무가설과 대립가설

대립 가설은 증명하려는 작업 가설입니다. 즉, 가설 검정의 목표는 대립 가설이 참인지 확인하는 것입니다. 대립 가설은 H ₁ 기호로 표시됩니다.

따라서 귀무가설과 대립가설의 차이점은 통계적 조사를 할 때 귀무가설을 기각하는 것이 목표인 반면, 대립가설이 참임을 입증하는 것이 목표라는 점이다.

이전 예에 따라, 통계 연구에서 특정 브랜드의 노트북 배터리가 평균 5시간 지속된다는 것을 확증하려는 경우 대체 가설은 이 노트북의 배터리가 5시간과 같다는 것입니다. 반면에 귀무 가설은 대립 가설의 반대가 됩니다.

그래서 실제로 연구에서는 대립가설을 먼저 세우고 그 다음에 대립가설과 반대되는 귀무가설을 세우게 된다.

귀무 가설 및 p-값

마지막으로, 귀무가설과 p-값은 서로 밀접하게 관련된 통계 개념이므로 이들 사이의 관계가 무엇인지 살펴보겠습니다.

p-값 이라고도 하는 p-값은 관찰된 차이가 우연에 의한 것일 확률을 나타내는 0과 1 사이의 값입니다. 따라서 p-값은 결과의 중요성을 나타내며 귀무가설의 채택 여부를 결정하는 데 사용됩니다.

그렇다면 귀무가설은 언제 기각되나요?

귀무 가설은 p-값과 유의 수준 간의 관계에 따라 수락되거나 거부됩니다.

• p-값이 유의 수준보다 작으면 귀무 가설이 기각됩니다.
• p-값이 유의 수준보다 크면 귀무 가설이 채택됩니다.

귀무가설을 기각한다는 것은 대립가설을 받아들이는 것을 의미하고, 반대로 귀무가설을 받아들이는 것은 대립가설을 기각한다는 것을 명심하세요.

또한, 가설 테스트는 선택한 신뢰 수준 에 따라 가설을 수락하거나 거부하는 방식으로 이루어지기 때문에 통계 조사 중에 도출된 결론은 잘못될 수 있다는 점에 유의해야 합니다.