가설 검정

통계학 입문

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

왜 가설 검정을 배워야 할까요?

  • 가설 검정은 모집단을 비교하는 데 사용됩니다

  • 가설 검정은 어디에나 있습니다!

    • 가격 변경이 매출 증가로 이어질까?
    • 웹사이트 주소 변경이 트래픽을 늘릴까?
    • 약물이 질환 치료에 효과가 있을까?

손바닥 위의 알약

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가설 검정의 역사

  • 가설 검정은 1700년대로 거슬러 올라갑니다!

 

  • 인간 성비
    • 남아 출생이 여아보다 더 많음

아기

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아무것도 가정하지 않기!

  • 차이가 없다고 가정부터 합니다
  • 이를 영가설이라 합니다

 

남녀 출생 비율

  • 영가설:

    • 비타민 C 복용 여부와 무관하게 출생 성비에 차이가 없음

  • 대립가설:

    • 두 모집단 간 출생 성비에 차이가 있음
    • 비타민 C를 복용하는 여성에게서 여아 출생이 더 많음
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가설 검정 워크플로

  • 대상 모집단 정의
    • 비타민 C 복용 여부가 다른 성인 여성
  • 영가설과 대립가설 설정
    • 두 모집단 모두 남녀 출생 확률이 동일함
    • 비타민 C를 복용하는 여성에게서 여자아기 출생이 더 많음
  • 표본 데이터 수집 또는 접근
  • 표본에 통계 검정 수행
  • 모집단에 대한 결론 도출

모집단을 나타내는 큰 군중

표본을 나타내는 말들 모형

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데이터는 얼마나 필요할까?

잠자는 아기

  • 중심극한정리
    • 표본이 커질수록 남녀 출생 평균이 모집단 평균에 수렴
    • 시간과 자원이 많이 듦

 

  • 유사 가설 검정을 다룬 동료평가 연구를 참고해 표본 크기 결정
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독립변수와 종속변수

  • 독립변수:
    • 다른 데이터의 영향 없음
    • 비타민 C 복용

 

  • 종속변수:
    • 다른 데이터의 영향 있음
    • 출생 성비
  • 가설 검정 결과 설명에 흔히 사용

 

x축에 종속변수, y축에 독립변수가 있는 산점도

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연습해 봅시다!

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