귀무가설, 대립가설

귀무가설과 대립가설은 통계학에서 중요한 개념으로, 가설 검정에 사용됩니다. 가설 검정은 어떤 가설이 사실인지를 결정하기 위해 수행되며, 이 과정에서 귀무가설과 대립가설이 사용됩니다.

1. 귀무가설 (Null Hypothesis):
   귀무가설은 일반적으로 연구자나 분석가가 주장하려는 가설이 아닌, 반대의 입장을 나타내는 가설입니다. 귀무가설은 일종의 "디폴트" 가설로, 특정한 효과나 관계가 존재하지 않는다고 가정합니다. 통계적 검증을 통해 이 귀무가설이 기각되면, 대립가설을 받아들이게 됩니다. 예를 들어, 두 집단 간의 평균이 같다는 가설은 귀무가설로 설정될 수 있습니다.
2. 대립가설 (Alternative Hypothesis):
   대립가설은 연구자나 분석가가 주장하려는 가설을 나타냅니다. 즉, 특정한 효과나 관계가 존재한다는 주장입니다. 귀무가설이 기각될 경우, 대립가설을 받아들이게 됩니다. 대립가설은 귀무가설의 반대이며, 보통 연구의 목적이나 가설을 검증하고자 하는 가설로 설정됩니다.

가설 검정은 주어진 데이터를 기반으로 귀무가설을 검증하는 과정입니다. 일반적으로 통계적 추론을 사용하여 귀무가설을 검정하며, 표본의 특성을 사용하여 모집단에 대한 결론을 내립니다. 이 과정에서 유의수준과 p-value라는 개념이 중요한 역할을 합니다.

• 유의수준 (Significance Level):
  유의수준은 귀무가설을 기각하는 기준이 되는 확률입니다. 보통 0.05 또는 0.01과 같이 사전에 결정되며, 이 값은 연구의 성격이나 요구 사항에 따라 다를 수 있습니다. 유의수준은 귀무가설이 옳다는 가정 하에서 얻은 결과보다 더 극단적인 결과가 발생할 확률을 나타냅니다.
• p-value:
  p-value는 귀무가설이 옳다는 가정 하에서 얻은 결과보다 더 극단적인 결과가 발생할 확률을 나타냅니다. 즉, 주어진 데이터에 대해 귀무가설이 참일 때 이 정도의 극단적인 결과가 발생할 확률을 의미합니다. p-value가 유의수준보다 작을 경우 귀무가설을 기각하고, 대립가설을 채택합니다. 일반적으로 p-value가 작을수록 결과가 유의하다고 판단됩니다.

따라서 귀무가설과 대립가설은 가설 검정을 통해 연구나 분석의 결과를 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 통계적 추론을 수행하여 데이터로부터 유의한 결론을 도출할 수 있습니다.