가설 검정 제대로 이해하기 ( 주의 : 공부하면서 작성하는 문서라서 오류가 있을 수 있습니다.) 1. 문제 정의 1.1. 사례 기존 가설: 20 대 한국인 남성의 100 미터 달리기 평균 속도는 17 초 새로운 실험 결과: 무작위로 추출한 20 대 한국인 남성 500 명의 100 미터 달리기 평균 속도는 16 초 위 사례에서 새로운 실험 결과가 우연히 일어났다고 보는 것이 적절할까요 아니면 가설이 유효하지 않은걸까요? 정답이 존재하지 않는 이런 종류의 문제를 다루기 위해서는 차이가 얼마나 의미있는지 표현하는 객관적인 방법이 있어야 하지 않을까요? 1.2. 문제 기존 가설과 새로운 실험의 결과가 양립하는 정도 를 체계 적인 과정을 통해 숫자 로 표현하는 방법은 무엇인가? 2. 용어 정리 2.1. 출처: 위키백과 , WIKIPEDIA 통계적 추론 추론 통계 또는 추론 통계학(inferential statistics)으로 불린다. 기술 통계학(descriptive statistics)과 구별되는 개념 도수 확률(frequency probability)과 사전 확률(prior probability)을 기반으로 하는 베이즈 추론의 두 학파가 있다. 추정 (estimation)과 가설 검정 (hypothesis test)으로 나눌 수 있다. 가설 검정 통계적 가설 검정(statistical hypothesis test) 모집단 실제의 값이 얼마가 된다는 주장 과 관련해, 표본 의 정보를 사용 해서 가설의 합당성 여부를 판정 하는 과정 가설 검정 또는 가설검증(hypothesis test)이라고 부르는 경우도 많다. 통계적 가설 하나의 특정 주장을 모수 를 이용해 나타낸 형태 를 지칭 귀무가설 (Null hypothesis, H 0 H_0 H 0 , 영가설)과 이와 반대에 있는 대립가설 (Alternative hypothesis, H 1 H_1 H 1 )로 나타낸...