통계학 1회차 세션 -(4) 귀무가설, 대립가설, 유의수준, p-value

🔥오늘 핵심

⭐우리의 목표는 대립가설 채택!
-> p-value가 0.05보다 작다 = 우연히 일어났을 가능성이 거의 없음 = 인과관계가 있다고 추정 = 대립가설 채택⭐

• 가설검정 : 데이터 결과가 우연인지, 실제 차이인지 통계적으로 판단하는 과정
• 귀무가설 : 차이나 변화가 없다고 가정하는 기본전제
• 대립가설 : 차이나 변화가 있다고 주장하는 가설
• 유의수준(α) : 우연이라 보기 힘든 기준선으로, 일반적으로 0.05(5%)를 사용
• p값(p-value)는 귀무가설이 참일 때, 지금처럼 극단적인 결과가 나올 확률

🔥오늘 헷갈린 개념

⭐모르는 개념

1. 가설검정

• 어떤 주장을 통계적으로 맞는지 판단하는 방법

2. 가설
   1) 귀무 가설 : 우선은 아무 변화 없다고 가정
   2) 대립 가설 : 증명하고자 하는가설
   

3. 유의수준
   = 이 결과가 정말 우연인지 아닌지를 판단하는 기준

• 보통 0.05(5%)를 사용
• 5% 이하 : 우연이 아닌 특별한 이유가 있을지도 모른다고 생각함
• 정의 : 귀무가설(차이가 없을 것이라고 생각하는 가설)이 맞을 때 기각할 확률
  => 진짜 차이 없는데 우리가 착각해서 "차이 있다"고 말할 가능성
• 표기 : α
• 범용적 기준 : 0.05(5%) , 0.01(1%) , 0.10(10%)
• 신뢰도와의 관계 : 95%의 신뢰도를 기준으로 한다면 (1−0.95)인 0.05값이 유의수준
  즉 반대의 개념
  

4.p값(p-vlaue) = 어떤 사건이 우연히 발생활 확률

• 귀무가설이 맞다고 가정했을때, 지금처럼 극단적인 결과가 나올 확률
• 수치가 작을수록 희귀한 일 = 우연 x
  => 정말 드문일이 일어났는데 이건..진짜 무슨 차이가 있는걸지도 몰라 하고 생각하는거임!
• p-value 0 이상~ 1이하의 값을 갖게됨