귀무가설과 대립가설로 보는 통계 데이터 분석 (가설, 검정) 귀무가설과 대립가설로 보는 통계 데이터 분석 (가설, 검정) 가설검정이란 조사하고자 하는 현상을 구체적인 가설(수학적 표현)로 만들고, 가설을 입증할 수 있도록 실험이나 관찰을 수행한 후(통계 데이터 분석 이후), 그 결과를 효과적인 값(요약할 수 있는)으로 구하는 일련의 과정이다. 이렇게 구해진 값을 귀무가설이 사실이라고 가정한다. (대립가설은 더 아래에서 설명) 그리고 기대되는 값들과 비교하여, - 귀무가설 하에서 얻어지기 힘든 값이라면, 귀무가설을 기각- 충분히 얻어질 수 있는 값이라면 귀무가설을 기각하지 못한다. 가설검정의 절차는 다음과 같다. (통계 데이터 분석 순서는 비슷하다) 1. 귀무가설, 대립가설 설정2. 실험이나 관찰을 계획, 수행3. 실험이나 관찰을 효과적으로 요약4. 요약된 값이 귀.. 2018. 3. 19. 상관계수 검정 예시 (스피어만 서열, 켄달 타우 계수) 상관계수와 검정 예시 (스피어만 서열, 켄달 타우계수) 상관계수(Correlation Coefficient)일반적으로 상관계수(Correlation Coefficient)는 피어슨의 적률 상관계수(Pearson's Product Moment Correlation Coefficient)를 간단히 지칭한 것으로서 두 변수가 모두 정규 분포를 따르고 등간, 비율척도로 측정되었을 때 두 변수 사이의 선형의 관계 정도를 하나의 수치로 나타낸 지표입니다. 기본적으로 두 변수 사이의 상관성을 나타내주는 지표는 두 변수간의 공분산(Covariance)입니다. 공분산이란 두 관심변수를 X, Y라고 했을 때 X의 증감에 따른 Y의 증감에 대한 척도로써, 기호로는 Cov(X, Y)로 나타냅니다. 그런데 공분산은 X와 Y의 .. 2017. 4. 13. 이전 1 다음
