검정3 대표적인 몇가지 상황과 그에 따른 가설검정 방법 설명 안녕하세요! 통계하는 피터팬입니다. 오늘은 기초부터 설명하는 통계적 가설검정 3편으로 몇 가지 상황별 대표적인 가설검정 방법에 대해 설명하도록 하겠습니다. 설명에 들어가기 앞서, 세상에는 아주 많은 가설에 대한 검정이 존재합니다. 그래서 제가 모든 것들을 설명할 수 없습니다. 대신에 몇 가지 대표적인 방법론을 설명하고 어떤 식으로 적용하는지 보여줌으로써 연구자 혹은 가설검정을 진행하실 때 어떤식으로 사용하면 될지 감을 잡을 수 있는 방향으로 설명하는 것이 목표입니다. 그래서 제가 설명하지 않은 가설에 대한 검정 방법은 구글을 이용하면 됩니다. 구글에 굉장히 많은 검정법들이 설명되어 있고, 사용하시는 언어, 도구의 코드까지 설명이 잘 되어있습니다. 그럼 이제 시작하겠습니다! 1. 한 개 혹은 두 개의 평균.. 2022. 9. 4. p-value에 대한 개념과 가설검정의 절차 안녕하세요! 통계하는 피터팬 입니다. 오늘은 저번 글에서 포스팅 한 통계적 가설검정을 이어서 설명하도록 하겠습니다. 앞의 글을 읽지않으신 분은 제 블로그에서 이전 포스팅들을 천천히 음미하며 읽고 와주시면 좋을것 같습니다. 그럼 이제 시작하겠습니다! 1.p-value p-value는 귀무가설이 올하는 가정하에 표본으로 구해진 데이터와 같거나 더 극단적인 결과를 얻을 확률을 의미합니다(위키백과 참고). 즉 p-value가 작다면 귀무가설의 가정에 대한 반증이 강하게 나타났다는 것을 의미합니다. 다시 말해 귀무가설이 옳다고 가정하고 확률을 구했음에도 그 값이 충분히 크지 못했다는 것을 의미하기 때문에 귀무가설에 대한 반대되는 증거로 생각하는 것입니다. 반대로 p-value값이 크다는 것은 표본의 결과가 충분히.. 2022. 9. 4. 통계적 가설검정의 개요와 가설 설정의 조건 안녕하세요! 통계하는 피터팬입니다!! 오늘은 통계적 가설검정에 대해 알아보도록 하겠습니다(물론 수학적으로, 통계적으로 엄밀하지는 않지만) 통계가 다양한 분양에서 눈에 보이게 활용되는 부분 중 하나가 바로 가설검정 부분입니다. 하지만 전공자가 아닌 사람들의 관점에서 가설검정은 용어부터 아주 생소한 부분이라고 할 수 있습니다. 저도 처음 배울 때 "이 용어만 좀 어떻게 해도 훨씬 더 다가가기 쉬울 텐데"라고 생각했었습니다. 그래서 용어부터 차근차근 설명해보도록 하겠습니다. 시작하겠습니다! 1.가설과 가설검정 개요 가설검정에서 가설이란 통계적으로 확인하고 싶은 주장을 의미합니다. 간단하게 설명하면, 이 주장을 통계적인 기법을 활용해서 유의미한 주장인지, 또 그런 주장이라면 얼마나 유의미한지 등을 따지는 게 바.. 2022. 9. 4. 이전 1 다음
