가설설정 및 검정의 순서와 방법 및 가설설정 예시

소개

논문이나 레포트를 쓰려면 가설 검증이라는 부분을 해야 할 경우가 생깁니다. 말 자체가 어려워서 어떤 경우에 무엇인가 참고를 하고 싶은 경우가 있습니다. 이 자료는 이러한 고민을 해결하는 방법을 알리 쉽게 풀이한 내용으로, 가설설정 주의 점, 가설설정 순서, 귀무가설과 대립가설을 세운다, 검정할 검정방법의 선택, 경계값 찾기, 검정 통계치 계산값 구하기, 채택이냐 기각의 결정, 가설 설정의 모형, 가설설정의 사례 예시등을 자세하게 설명한 자료입니다.

목차

1. 소개의 글
2. 가설설정 주의 점
3. 가설설정 순서
가. 귀무가설과 대립가설을 세운다.
나. 검정할 검정방법의 선택
다. 경계값 찾기
라. 검정 통계치 계산값 구하기
마. 채택이냐 기각의 결정
4. 가설 설정의 모형
5. 가설설정의 사례 예시

본문내용

가설설정은 다음과 같은 다섯 가지 단계로 이루어지며 일반적으로 가설설정 자체가 어려운 것은 아니다. 대신 가설설정의 단계에서는 검정할 수 있는 가설이 설정되도록 여러 가지로 숙고하여 진행해야 한다.

1. 가설설정 순서
가. 귀무가설과 대립가설을 세운다.
설정한 귀무가설은 검정의 대상이므로 검정이 불가능하거나 어려운 가설을 귀무가설로 설정하지 말아야 한다. 이는 연구 의욕이 지나쳐서 무리한 가설을 세우고 나서 나중에 검정단계에서 혹은 조사단계에서 불가능한 상황이 도래할 가능성이 있기 때문이다. 대립가설은 연구자가 연구결과로 추출할 내용이거나 지지 하거나 연구결과로 내놓고자 하는 가설이다. 먼저 통계적 검정을 하려는 연구자의 주장이나 지지를 고려하여 대립가설( H₁) 을 세우고 귀무가설은 ( H₀ ) 대립가설의 반대로 설정하여 세운다.

나. 검정할 검정방법의 선택
z분포, t분포, x²분포, F분포 중 적정한 어느 하나를 선택하여 각각의 경우에 맞는 검정 방법의 선택을 고려한다. z분포는 하나의 모집단에서 모집단 평균의 가설검정, 모집단 비율의 가설검정, 그리고 두 모집단의 분산을 알고 표본이 큰 경우 평균차이 가설검정을 하는데 이용하고, t분포는 하나의 모집단에서 표본의 크기가 30개미만으로 모집단의 표준편차를 모를 경우 모집단 평균의 가설 검정, 두 모집단의 분산이 같고 표본이 작은 경우의 두 모집단의 평균차이의 가설검정, 그리고 쌍을 이룬 두 모집단의 평균 차이에 의한 가설검정에 이용된다. x²분포는 하나의 모집단 분산에 의한 가설검정에 이용되고 F분포는 모집단의 분산차이(정확하게는 분산비율)에 관한 가설검정에 이용된다.

다. 경계값 찾기
α 값에 따라 이 값에 대한 채택과 기각에 대한 경계 값을 찾는다. 이 경계 값을 크리티컬 밸류라고 하고 (critical value) 다른 말로는 임계치 라고도 한다. 이는 유의하다 안하다의 수준을 가름 하는 유의 수준( significant level 약자로 sig 로 표기 혹은 중요도)이 정해졌을 때 귀무가설을 기각하거나 채택하는 기준이 되는 수치를 의미한다.

라. 검정 통계치 계산값 구하기
검정 통계 값을 이용하여 z분포, t분포, x²분포, F분포의 계산 값을 구한다. 검정 통계 값이란 가설 검정을 위하여 사용되는 표본 통계량으로 표본 평균 ( ), 표본 비율 , 그리고 표본 분산 이 된다. 여기서 각각의 계산 값은 다음 공식에 의해서 구해진다.

참고자료

· 없음