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[[분류:데이터 과학]][[분류:기술사 기출]] ;Statistical Hypothesis Test ;표본에서 얻은 사실을 근거로 하여 모집단에 대한 가설이 맞는지 통계적으로 검정하는 분석 방법 * 모집단의 특성에 대한 통계적 가설을 모집단으로 부터 추출한 표본을 사용하여 검토하는 통계적인 추론 과정 * 증명된 바 없는 주장이나 가설을 표본 통계량에 입각하여 주장이나 가설의 진위 여부를 판단, 증명, 검정하는 통계적 추론 방식 * 통계적인 유의성을 검정하는 것으로, 유의성 검정(Significance Test)이라고도 함 == 구성 == * '''[[귀무가설|귀무가설(Null Hypothesis)]]''': 직접 검정 대상이 되는 가설 ** 증명된 바 없는 주장이나 가설로, 우선은 이 귀무가설이 옳다고 가정 ** 귀무가설은 기각(reject)이 목표 ** 일반적으로 '''H<sub>0</sub>'''로 표기 * '''[[대립가설|대립가설(Alternative Hypothesis)]]''': 귀무가설에 대립되는 가설 ** 새로운 주장 또는 실제로 입증하고 싶은 가설 ** 대립가설은 채택(accept)이 목표 ** 일반적으로 '''H<sub>1</sub>'''로 표기 * '''임계값(Critical Value)''' ** 주어진 유의수준에서 귀무가설의 채택과 기각에 관련된 의사결정 기준값 * '''유의 수준(Level of Significance)''' ** 귀무가설이 실제 옳음에도 기각할 오류의 수준(위험 부담) ** 일반적으로 '''α'''로 표기 ** 0.05 라는 값을 가장 흔하게 사용 == 절차 == * 1. 가설 설정 * 2. 유의수준 결정 * 3. 통계 분석 * 4. 임계값과 유의수준 비교 * 5. 기각 또는 채택 == 예시 == * '''상황''' ** 어떤 회사의 계약직의 지난해 평균 월급은 150만 원, 표준편차는 12만 원이었다고 한다. * '''가설 설정''' ** 올해는 그보다 높을 것이라고 생각하여 표본 조사를 실시하기로 하였다. ** 귀무가설(H<sub>0</sub>) : 평균 월급 = 150만 원 ** 대립가설(H<sub>1</sub>) : 평균 월급 > 150만 원 * '''유의수준 설정''' ** 유의수준은 α = 0.05 로 설정하였다. * '''통계 분석''' ** 임의로 계약직 사원 100명을 뽑아 평균 월급을 조사하였다. ** 100명에 대한 조사 결과는 155만 원이었다. * '''임계값과 유의수준 비교''' ** [[표준정규분포표]]를 이용하여 95%(1 - 0.05)에 해당하는 z값 1.645 를 이용 ** 1.645 = (임계값 - 150) / 1.2 ** 임계값 = 151.974 ** 155만 원 > 151.974만 원 * '''기각 또는 채택''' ** 귀무가설 기각, 대립가설 채택 ** 즉, 올해 계약직 평균 월급은 작년의 150만 원보다 높다 == 두 가지 오류 == * [[제1종 오류]]: 귀무가설이 참임에도 이를 기각하는 오류 * [[제2종 오류]]: 귀무가설이 거짓임에도 이를 채택하는 오류 == 기술사 기출 == * 정보관리기술사 111회 1교시 * 정보관리기술사 121회 1교시 == 참고 문헌 == * https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=mykepzzang&logNo=220884858347 * 정보관리기술사 121회 기출풀이 자료(아이리포 왕멘토)
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