대안 가설

이 기사에서는 통계에서 대립 가설이 무엇인지 설명합니다. 또한 대립 가설의 예와 대립 가설이 귀무 가설과 어떻게 다른지 보여줍니다.

대립 가설이란 무엇입니까?

통계에서 대립 가설 (또는 대립 가설 )은 가설 검정에서 제안된 가설 중 하나입니다. 보다 구체적으로 대립 가설은 참임을 증명하려는 연구 가설입니다.

즉, 대립가설은 연구자의 가설이며, 그것이 사실임을 증명하기 위한 시도로 통계적 분석을 실시하게 됩니다. 따라서 가설 검정이 끝나면 얻은 결과에 따라 대립 가설이 승인되거나 거부됩니다.

대립 가설의 기호 또는 약어는 H ₁ 입니다.

따라서 대립가설은 연구자가 통계적 연구를 수행할 때 기각하고자 하는 귀무가설에 반대되는 가설이다. 아래에서는 귀무가설과 대안의 차이점에 대해 자세히 설명하겠습니다.

대립 가설의 예

이제 대립 가설의 정의를 알았으니, 그 의미를 더 잘 이해하기 위해 이러한 유형의 통계 가설의 예를 살펴보겠습니다.

예를 들어, 통계 조사에서 특정 기계로 생산된 부품의 평균 길이가 25cm임을 입증하려는 경우 대체 가설은 해당 부품의 평균 길이가 25cm라는 것입니다.

간단히 말해서, 대립 가설은 통계적 연구를 수행하여 테스트하려는 가설입니다.

대립가설과 귀무가설

귀무가설은 대립가설의 반대 가설, 즉 귀무가설은 가설검정에서 기각하고자 하는 가설이다. 귀무가설은 H ₀ 기호로 표시됩니다.

따라서 대립 가설과 귀무 가설의 차이점은 가설 검정을 수행할 때 대립 가설이 참임을 증명하고 싶은 반면 귀무 가설은 거짓임을 증명하고 싶다는 것입니다.

이전 예에 따라 통계 조사를 통해 특정 기계에서 생산된 부품의 평균 길이가 25cm임을 확증하려는 경우 귀무 가설은 해당 부품의 평균 길이가 25cm와 다르다는 것입니다. 가설은 방의 평균 길이가 실제로 25cm라는 것입니다.

실제로 대립가설은 귀무가설보다 먼저 수립됩니다. 이는 데이터 샘플의 통계적 조사를 통해 검증하려는 가설이기 때문입니다. 귀무 가설은 단순히 대립 가설과의 모순에서 발생합니다.

대립 가설 및 p-값

마지막으로 p값과 대립가설은 가설 검정에서 자주 사용되는 두 가지 관련 통계 개념이므로 이들 사이에 어떤 관계가 있는지 살펴보겠습니다.

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

보다 구체적으로, 대립 가설은 p-값과 유의 수준 간의 관계에 따라 채택되거나 기각됩니다.

• p-값이 유의 수준보다 낮으면 대립 가설이 채택됩니다.
• p-값이 유의 수준보다 크면 대립 가설이 기각됩니다.

대립가설을 받아들이는 것은 귀무가설을 기각하는 것을 의미하므로 초기 연구가설이 검증된다는 점을 명심하세요. 그러나 대립가설을 기각한다는 것은 귀무가설을 받아들이는 것을 의미하므로 초기 가설이 참이라는 증거는 없습니다.

또한, 가설 검정에서는 선택한 신뢰 수준 에 따라 가설이 승인되거나 거부되기 때문에 통계 연구에서 도출된 결론이 잘못될 수 있다는 점에 유의해야 합니다.