영가설과 대립가설 & 통계의 원리
오늘은 통계의 원리를 이해하는 데 반드시 필요한 개념인 영가설과 대립가설에 관해 알아보겠습니다/
1. 대립가설(Alternative Hypothsis)
대립가설 또는 대안가설은 H1(Hypothesis 1)으로 표현합니다.
대립가설이 바로 연구를 통해 검증하고자 하는 가설이죠.
예를 들어 "X는 Y에 영향을 미친다"라는 가설을 증명하고 싶을 경우에
"X는 Y에 영향을 미친다"가 바로 대립가설이 되는 것입니다.
2. 영가설(Null Hypothesis)
영가설 또는 귀무가설은 H0(Hypothesis 0)로 표현합니다.
앞서 대립가설이 연구를 통해 증명하고 싶은 가설이라면,
영가설은 대립가설의 증명을 위해 반증의 대상이 되는 가설을 의미합니다.
대립가설이 "X는 Y에 영향을 미친다"라면,
영가설은 "X는 Y에 영향을 미치지 않는다"가 됩니다.
영가설은 대립가설의 반대가 되는 가설이라고 생각하면 됩니다.
3. 통계의 검증 원리: 왜 영가설을 만드는 것일까?
그렇다면 왜 영가설을 만드는 것일까요?
여기에 통계의 검증 원리가 들어 있습니다.
어떤 가설을 통계를 통해 증명하기 위해서는
"증명하고자 하는 가설(대립가설)이 참"이라고 증명하는 것이 아니라,
"그에 반대되는 가설(영가설)이 거짓일 가능성이 매우 높다"라는 것을 밝힘으로서 반증하는 원리를 사용합니다.
그렇기 때문에 영가설이 반드시 필요하죠.
일반적으로 회귀분석에서 "***별이 뜬다"라는 표현을 사용하는데요.
***별이 떴다는 의미는 해당 변수에 관한 영가설이 참이 가능성이 1% 밖에 되지 않는다는 것을 의미합니다.
다음 기초통계 포스팅에서는 통계의 검증원리를 더욱 명확하게 이해하는데 필요한 개념인
유의확률과 유의수준에 대해 설명하도록 하겠습니다~! 감사합니다!
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