오류
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제4부 표본추출과 자료분석의 기초(10)경영지도사 2차 마케팅 학과/시장조사론 2020. 10. 23. 05:40
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. - ..
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제4부 표본추출과 자료분석의 기초(9)경영지도사 2차 마케팅 학과/시장조사론 2020. 10. 22. 05:34
11.4.2. 가설 검증의 기초 1) 1종오류와 2종오류가설 검증은 모수를 통계량으로 추정하므로, 어떠한 결론이 나오든 그것은 추정이므로 오류의 가능성이 존재한다. (1) 1종 오류종오류귀무가설이 진실일 데, 이를 기각하는 오류 (2) 2종 오류종오류- 귀무가설이 허위인데, 이를 기각하지 않는 오류 - 보수적인 견해에서는 1종 오류는 심각하다. - 통계학에서의 가설 검증은 1종 오류를 중심으로 이루어진다. - 예를 들면) 무죄인 사람을 유죄로 판결하는 것을 1종 오류, 유죄인 사람을 무죄로 판결하는 것을 2종 오류로 볼 수 있다.
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제3부 자료수집수단(5)경영지도사 2차 마케팅 학과/시장조사론 2020. 10. 13. 05:18
9.3. 척도의 타당성과 신뢰성 1) 오류와 타당성 및 신뢰성 (1) 체계적 오류 - 측정도구인 척도 자체가 잘못되어 발생하는 오류 - 예) 길이를 재면서 온도계를 사용하여 측정 (2) 비체계적 오류 - 측정하는 사람이나 상황으로 인하여 발생하는 오류 - 예) 흔들리는 차 안에서 길이를 측정 (3) 척도의 타당성 - 척도가 측정대상을 정확하게 측정하는 정도 - 척도의 타당성이 높을수록 체계적 오류는 낮다 (4) 척도의 신뢰성 - 측정대상을 반복 측정하여 동일한 결과를 얻는 정도 - 척도의 신뢰성이 높을수록 비체계적 오류가 낮다 측정값=실제값+체계적 오류+비체계적 오류 2) 타당성 (1) 내용타당성 ① 개념 - 척도의 내용이 측정하고자 하는 Construct의 전체 영역을 얼마나 잘 대표하는가에 관한 것 ..