가설검정

소개글

가설검정
(1) 가설검정의 원리
모든 통계적 가설검정에는 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)이 있다.
유의수준은 보통 0.05를 많이 사용하고, 위험요소를 줄이고자 할 때는 0.01도 사용한다.
가설검정은 귀무가설을 기각하는지 기각할 수 없는지만 판단한다.
SPSS에서의 가설검정은 SPSS의 결과에서 p-value를 찾아 다음과 같이 검정한다.

목차

9. 가설검정
    (1) 가설검정의 원리
 (2) 집단별 평균분석
  (3) 일표본 T 검정
    (4) 독립 T 검정
   (5) 대응 T 검정

본문내용

9. 가설검정
    (1) 가설검정의 원리
• 모든 통계적 가설검정에는 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)이 있다.
• 유의수준은 보통 0.05를 많이 사용하고, 위험요소를 줄이고자 할 때는 0.01도 사용한다.
• 가설검정은 귀무가설을 기각하는지 기각할 수 없는지만 판단한다.
• SPSS에서의 가설검정은 SPSS의 결과에서 p-value를 찾아 다음과 같이 검정한다. 
• 양쪽검정
• Reject H0 if p-value <유의수준    
• 한쪽검정
• Reject H0 if p-value/2 <유의수준
 
예제) 다음은 전산이와 수학이가 각각 25회씩 볼링을 치고 난 후의 점수에 대한 기술통계량이다. 두 사람의 평균 점수는 각각 146.76과 147.36이다.
  두 사람의 average가 140이상이라고 할 수 있는가?

  위의 각 경우를 가설검정한다면 가설은 두 가지 경우 모두
                H0 : m = 140            vs        H1 : m > 140
이다. 만일 귀무가설이 참이라면, 그리고 두 사람의 표준편차를 각각 모집단의 표준편차라고 하면 다음과 같은 그림을 얻을 수 있다.
 
이때, 아래의 두 그림에서 대립가설이 H1 : m > 140이므로 오른쪽 꼬리 부분 (하얀부분)을 기각역이라고 한다.
 
            [전산이의 평균 점수]
                        

참고 자료

없음