통계적 접근방법을 통한 가설검증

소개글

가설검증
T-Test, Z-test, ANOVA
정규분포분석
에 관한 발표자료

목차

1.가설검증
2.T-Test, Z-test
3.ANOVA

본문내용

귀무가설 검증의 대상이 되는 가설 (null hypothesis), H0 표시

2)「 기준 A = 확인하려는 B 」라는 equal 형태로 설정

B의 통계량을, 기준 A 의 통계 법칙에 맞춰보아,
기준A이 흔하게 나타나는 확률(분포곡선의 중앙부분)에 해당하면 귀무가설이 타당, 반대로 분포곡선의 양끝부분과 같이 확률적으로 낮은 경우 귀무가설 기각.

대립가설
귀무가설이 기각될 때 대신 받아들여지는 가설.
(alternative hypothesis) H1표시.

귀무가설의 `같다` 에 대립되는 경우는 다음 두 가지가 있을 수 있다.

① A ≠ B : 분포의 양쪽의 확률을 다 고려 - 양쪽검정
② A ≥ B (or A ≤ B) : 한쪽만의 확률을 고려- 한쪽검정

Q. 두 집단의 비교 “신약 VS 위약 (placebo)

Q. 두 집단의 비교 “신약 VS 위약 (placebo)”

1) 비교하고자 하는 변수가 연속형인 경우 (예, 수축기 혈압)
2) 비교하고자 하는 변수가 이산형인 경우 (예, 병에 호전여부)

P-value = 귀무가설이 맞다는 가정하에서 계산되는 확률

작은 p-value : 위의 확률이 작다.
통계적으로 가능하지 않은 일이 일어났다
작지 않은 p-value : 두 집단의 평균이
같다는 가정에 문제가 없다.

참고 자료

없음