💡 가설검정

• 관찰된 효과가 우연에 의한 것인지, 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 검정하는 과정.

📚 귀무가설

• '차이는 우연 때문이다' 라는 가설.
• 따라서 귀무가설이 틀렸다는 것을 입증해서 , 그룹 간 차이가 우연에 의해 발생한 것이 아니라는 것을 밝히는 것을 주로 목적으로 삼는다.

💡 이를 검정하기 위한 방법으로 재표본추출 순열검정을 통한 방법이 있는데, A와 B가 동일하다고 가정하고 둘을 합쳐 통계량을 구해 분포를 그린다. 그 후 원래 관찰된 A와 B의 차이를 비교해보면 두 집단이 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 볼 수 있다.

📚 대립가설

• 귀무가설 뿐 아니라 그와 대립하는 가설을 포함한다.
• 예시)
  🧐 귀무가설 : 집단 A와 집단 B의 평균에는 차이가 없다.
  🤩 대립가설 : A는 B와 다르다. (더 크거나 더 작다.)

따라서 귀무가설과 대립가설이 모든 가능성을 설명할 수 있어야 한다.

📚 일원/이원 가설검정

👆일원 가설검정 (한쪽 꼬리 가설검정)

• A/B 검정을 통해 기존 사용하던 옵션(A)와 새로운 옵션(B)를 검정한다고 하자.
• 이 때 B가 완벽히 더 나은 것임을 입증해야 새로운 옵션을 채택할 것.
• 이렇게 B가 A보다 낫다처럼 단방향성이 있는 검정에는 일원 가설검정을 사용한다. (우연에 의한 극단적인 결과의 한 방향만 고려해 p값을 계산)

✌️ 이원 가설검정 (양쪽 꼬리 가설검정)

• 일원 가설검정과 다르게, 어느 쪽으로도 속지 않도록 가설검정을 하길 원한다면 대립가설은 "A는 B와 다르며 더 크거나 작을 수 있다" 와 같이 양방향이 된다.
• 기본적으로 여러 소프트웨어들은 좀 더 보수적인 양쪽 꼬리 검정을 기본으로 제공한다.