귀무가설을 이해해보자
귀무 가설(歸無假說, 영어: null hypothesis, 기호 H0) 또는 영 가설(零假說)은 통계학에서 처음부터 버릴 것을 예상하는 가설이다. 차이가 없거나 의미있는 차이가 없는 경우의 가설이며 이것이 맞거나 맞지 않다는 통계학적 증거를 통해 증명하려는 가설
예를 들어 범죄 사건에서 용의자가 있을 때 형사는 이 용의자가 범죄를 저질렀다는 추정인 대립가설을 세우게 된다. 이때 귀무가설은 용의자는 무죄라는 가설이다. 통계적인 방법으로 가설검정(hypothesis test)을 시도할 때 쓰인다. 로널드 피셔가 1966년에 정의하였다.
예시
기본적으로는 참으로 추정되며 이를 거부하기 위해서는 증거가 꼭 필요하다. 예를 들어 남학생과 여학생들의 두 성적 샘플을 비교해 볼 때, 귀무가설은 남학생들의 평균이 여학생들의 평균과 같은 것이라는 것이다.
H0 : μ1 = μ2
여기서:
H0 = 귀무가설
μ1 = 집단1의 평균
μ2 = 집단2의 평균
또한 귀무가설이 같은 집단으로부터 뽑힌 두 샘플들이라고 가정하고 그래서 평균과 더불어 분산과 분포는 같다고 가정한다. 이러한 귀무가설의 설정은 통계적 유의성을 시험하는 데 중요한 단계이다. 이러한 가설을 형성하고 얻어진 데이터에서 확률적 검정을 해봄으로써 귀무가설이 예측하는 것이 맞는지 아닌지를 알아 볼 수 있다. 또한 만약 이것이 참이라면 여기서 얻어진 확률은 결과의 유의수준으로 부른다.
대립가설은 무엇일까
연구는 검정해야 할 가설을 필요로 하는데, 일반적으로 연구에서 검정하는 가설을 귀무가설이라 하고, 귀무가설과 반대되는 가설을 대립가설이라고 한다. 대립가설은 연구자가 연구를 통해 입증되기를 기대하는 예상이나 주장하는 내용
- 귀무가설을 만들고 (기호는 H0)
- 남성과 여성의 보수는 같다.
- 대립가설을 만든다. (기호 Ha 또는 H1)
- 남성은 여성보다 보수가 더 많다.
- 검정 통계를 만들고 측정한다.
- 검정 통계는 랜덤 값이다.
- 의사결정을 한다.
H1에 대한 증거가 충분하다면 H0를 기각하고 H1을 받아들인다.
H1에 대한 증거가 불충분한 경우 H0를 기각하지 않는다.
(재판을 예로 들 수 있다.)
정말 간단하게 요약을 하자면...
귀무가설 (Null Hypothesis, H0):
귀무가설은 보통 "현재 상태"나 "변화가 없다"는 가정
실험이나 연구에서 처음에 받아들이는 기본 가설로, 특별한 효과나 차이가 없다는 주장
예를 들어, "이 약물은 효과가 없다" 또는 "두 그룹의 평균 차이가 없다"와 같은 형태
대립가설 (Alternative Hypothesis, H1):
대립가설은 귀무가설과 반대되는 가설로, 보통 연구자가 입증하고자 하는 주장
실험이나 연구를 통해 귀무가설이 기각되면 채택되는 가설
예를 들어, "이 약물은 효과가 있다" 또는 "두 그룹의 평균 차이가 있다"와 같은 형태
