통계적 가설

이 기사에서는 통계적 가정이 무엇인지 설명합니다. 따라서 통계에서 가설의 의미, 통계 가설의 예 및 다양한 유형의 통계 가설이 무엇인지 찾을 수 있습니다.

통계적 가설이란 무엇입니까?

통계적 가설은 통계적 매개변수의 값에 대한 가정입니다. 간단히 말해서, 통계적 가설은 모집단의 특성에 대해 작성된 진술입니다. 통계에서는 가설 검정을 수행하여 가설을 거부하거나 수락합니다.

예를 들어, “새 기계는 잘 만들어진 부품에 대해 95%의 정확도를 갖는다”는 가설은 모집단 매개변수의 값에 대한 가정을 하기 때문에 통계적 가설입니다. 더 정확하게는 모집단에서 잘 만들어진 부품의 비율이 다음과 같습니다. 만든 부품 만든 부품은 통계적 가정입니다. 부품은 95%와 동일합니다.

일반적으로 통계적 가정은 모집단 매개변수의 값이 예상한 값과 다르다고 의심될 때 만들어집니다. 일단 통계적 가설이 수립되면, 해당 가설을 기각하거나 수용하기 위한 통계 연구가 수행됩니다. 아래에서 이를 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.

통계적 가설의 예

이제 통계 가설의 정의를 알았으니, 개념을 완전히 이해하기 위해 통계 가설의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

1. 기계로 생산되는 부품의 평균 길이는 15cm입니다.
2. 약의 효과는 90%입니다.
3. 평균 회사 급여의 표준 편차는 연간 $15,000 이상입니다.
4. 비료 A는 식물이 비료 B보다 더 느리게 자라게 합니다.
5. 새 기계는 이전 기계보다 하루 평균 2개 더 많은 제품을 생산합니다.

통계적 가설의 유형

기본적으로 통계적 가설은 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.

• 귀무가설(Null Hypothese) : 모집단 모수에 대한 초기 가설이 거짓임을 유지하는 통계적 가설이다. 따라서 귀무 가설은 우리가 기각하려는 가설입니다.
• 대립 가설 : 검증하려는 연구의 통계적 가설입니다. 즉, 대립가설은 연구자의 사전 가설이며, 그것이 사실인지 증명하기 위해 가설검증을 실시하게 됩니다.

일반적으로 대립 가설은 귀무 가설보다 먼저 공식화됩니다. 이는 데이터 샘플의 통계 분석을 통해 뒷받침되는 가설이기 때문입니다. 귀무 가설은 대립 가설을 모순함으로써 간단히 공식화됩니다.

가설 검증

가설 테스트 또는 가설 테스트 라고도 하는 가설 테스트는 통계적 가설을 거부하거나 수락하는 데 사용되는 방법입니다. 즉, 가설검정은 모집단의 통계적 매개변수 값에 대한 가설을 기각할지, 수용할지를 결정하는 데 사용됩니다.

가설 검정에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 양측 가설 검정(또는 양측 가설 검정) : 가설 검정의 대립 가설은 모집단 매개변수가 특정 값과 “다르다”는 것입니다.
• 단측 가설 검정(또는 단측 가설 검정) : 가설 검정의 대립 가설은 모집단 모수가 특정 값보다 “보다 큼”(오른쪽 꼬리) 또는 “보다 작음”(왼쪽 꼬리)을 나타냅니다.

가설 검정에서는 데이터 샘플을 분석하고, 얻은 결과를 바탕으로 이전에 설정된 모집단 매개변수에 관한 통계적 가설을 거부하거나 수락하기로 결정합니다.