제4부 표본추출과 자료분석의 기초(10)

 

 

11.4.3. 가설 검증의 기초

 

1) 유의 확률

 

- 귀무가설이 옳다는 전제하에 현재의 표본으로부터 얻은 통계량보다, 절댓값으로 비교하여, 같거나 더 큰 값을 갖는 통계량을 또 다른 표본으로부터 얻을 수 있는 확률

 

- p-value로 표현, p-value가 작다는 것은 현재의 표본으로부터 얻은 값이 가장 극단적이라는 의미를 표현

 

- 즉, p-value가 작을수록 귀무가설이 맞을 가능성이 작아지므로 기각처리

 

2) 유의 수준=허용유의 확률

- 1종 오류의 허용 확률로 알파로 나타내며 기각 결정의 기준을 제시

 

- p-value가 알파보다 작거나 같으면 귀무가설을 기각

 

3) 유의 수준과 오류

- 알파의 크기를 작게 하면 11종 오류를 적게 할 수 있다.

 

- 반면 2종오류(베타)2종 오류(베타)의 확률이 커진다.

 

- 알파 =0.05가 보통 사용

 

4) 검증력

- 귀무가설이 허위 일대, 이를 기각할 확률

 

- 검증력이 크면 22종 오류는 작아진다.

 

- 검증력 = 1- 베타

 

- 검증력을 크게 하기 위한 방법은 표본의 크기를 크게 하는 것

 

- 알파에서 표본의 크기가 클수록 p-value는 작아지며, 이에 따른 귀무가설을 기각하기 쉬워진다. 반대로 베타는 작아지며 검증력은 커진다.