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통계학 - 1종 오류, 2종 오류에 대한 설명 통계 가설 검증 단계 이후 귀무가설을 채택할 것인지, 기각 할 것인지에 대해 결정을 하게 됩니다. 그렇다면 가설 검증의 결과가 무조건 맞다고 얘기를 할 수 있을까요? 그렇지 않습니다. 그렇기 때문에 1종 오류와 2종 오류가 존재합니다. 통계적 가설 검증 단계 결과는 1. 귀무가설 채택, 대립가설 기각 , 2. 귀무가설 기각, 대립가설 채택 이 두가지 결과가 존재합니다. 그렇기 때문에 이 가설 검증결과에 대한 결과는 아래와 같이 표현 할 수 있습니다. 가설 검정에서의 예측 귀무가설 채택, 대립가설 기각 귀무가설 기각, 대립가설 채택 실제 결과 귀무가설 채택, 대립가설 기각 참 1종 오류 = 알파(α) 오류 귀무가설 기각, 대립가설 채택 2종 오류 = 베타(β) 오류 참 귀무 가설로만 얘기를 한다면, 1) ..
t-test(t 검증)-통계 가설 검증에 대한 설명 t test ( t 검증 ) 이란? t - test란 통계학에서 가설 검증 방법 중 하나로 두 집단에 대한 평균에 대한 가설 검증 방법이다. 우리가 A대학과 B대학 학생들의 평균 키차이를 알 고 싶다고 가정해보자. 우리가 A,B 대학교 전체 학생의 키를 전부 알고 있다면 통계적 가설 검증을 할 필요는 없다 왜냐 하면 두 집단의 전체 키에 대한 정보가 모집단이고, 두 모집단의 평균의 차이가 우리가 알고 싶은 결과 이기 때문이다. 그런데 A,B 대학교 전체 학생의 키를 우리가 가진 데이터가 없어 각각 n명씩 랜덤으로 키를 측정하였더니 아래와 같은 그림으로 데이터가 뽑혔다고 해봅시다. 위 그림만을 본다면 뭔가 A대학이 평균이 키가 클것이라고 추측이 되지만, 가령 A대학은 위 데이터에서 평균이 185cm가 B대..
t-분포 표 보는 법(one-tail 과 two-tail의 차이) 및 예시 t 분포표란 가설검정중 하나인 t-test, t검정이라고 불리는 검정에서 참고할 분포표로 아래그림과 같이 생겼습니다. 분포표에서 X축 방향으로 일방향(One-tail)과 양방향(Two-tail)이 보이고, Y축 방향으로 1,2,3,4 등이 보이네요. 그리고 X,Y 사이에 각각의 값들이 보입니다. 제 나름대로 하나의 예시를 통해서 X 축 방향의 일방향과 양방향의 차이를 알아 보겠습니다. 우선 이름에서 알 수 있듣이 일방향 테스트는 단측 검증에 사용되고, 양방향은 양측 검증에 사용됩니다. 우리가 통계학에서 t-test를 하는 이유는 대립가설과 귀무가설의 채택 여부를 확인 하기 위해서 이고 이는 두 집단의 평균의 차이가 우연히(?) 일어 날 만한지 아닌지를 검정한다고 할 수 있습니다. 단측검증. 약효를 예로 ..

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