7. 가설검정 (1) 귀무가설과 대립가설

1️⃣ 데이터드리븐 의사결정을 위한 절차

1. 가설 생성 (Formulate a hypothesis)

2. 바른 테스트 방법 찾기 (Find the right test)

3. 테스트 실행 (Execute the test)

4. 의사결정 내리기 (Make a decision)

 

2️⃣ 가설검정(hypothesis testing)

가설

테스트 될 수 있는 아이디어

추가 조사를 할 수 있는 제한된 증거물을 기반으로 추정되거나 제안되는 설명

 

가설검정

분석자가 세운 가설을 검증하기 위한 방법

p값(p-value)를 사용하여 가설 지지 여부를 판단함

 

가설 검증하기

확증적 자료분석(가설검증형 데이터 분석) : 미리 세운 가설을 검증하는 접근법

탐색적 자료분석 : 가설을 미리 세우지 않고 전체 데이터를 탐색적으로 해석하는 접근법

 

실험군(treatment group) : 어떤 조치를 취한 집단

대조군(control group) : 실험군과 비교/대조를 위해 마련한 집단

 

3️⃣ 귀무가설과 대립가설

귀무가설/영가설(null hypothesis)

밝히고자 하는 가설의 부정 명제

테스트 되는 가설

현재 상황

*귀무(歸無) : 무(無)로 돌아간다는 뜻

 

대립가설(alternative hypothesis)

밝히고 싶은 가설

현재 상황에 반하는 가설

우리가 주장하고 싶은 것

 

ex. 가설 : "신약에 효과가 있다."

귀무가설 : 신약에 효과가 없다.

대립가설 : 신약에 효과가 있다.

 

가설검정에서는 상정한 가설을 확인하고자 귀무가설을 세우고, 그 귀무가설이 틀렸음을 주장하는 것으로 대립가설을 지지한다는 흐름을 취함.

단, 귀무가설과 대립가설에는 비대칭성이 있음으로 역은 성립하지 않음. (대립가설을 부정하여 귀무가설 지지 불가)

 

 

 

[출처]

통계 101 X 데이터 분석, 아베 마사토, 2022

Statistics for Data Science and Business Analysis, 유데미