귀무,대립가설
대립가설과 귀무가설은 대응표본검정의 모든 문제에서 동일한 설정인가요 ??
귀무가설: 뮤d >= 0
대립가설: 뮤d <0
2. 그리고 정규성 검정(샤피로윌크)할 때
df['diff'] = df['after'] - df['before']로 항상 계산하는건가요 ??
대응표본검정은 뮤d가 before- after였는데 뮤d와 diff값은 아예 다른값이라고 생각하면 되는걸까요 ??
답변 2
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반대가 될 수도 있죠!
아니요 말씀하신 것처럼 반대가 될 수도 있습니다. diff는 뮤d를 계산한 값으로 , 뮤d는 문제에서 주어져요! 어디서 빼느냐에 따라 부호가 달라질 수 있으니 주의해 주세요
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 고동협님.
대응표본검정과 관련하여 귀무가설 및 대립가설 설정에 대한 질문을 주셨네요. 이와 관련된 몇 가지 중요한 점들을 설명드리겠습니다.
대립가설과 귀무가설의 설정: 일반적으로 대응표본검정에서 대립가설과 귀무가설은 연구 목적에 따라 다르게 설정될 수 있습니다. 하지만 주로 한 쪽이 첫 번째 집단이 두 번째 집단보다 평균적으로 작거나 크다는 주장을 하게 됩니다. 즉, H0: μd = 0이고 H1: μd ≠ 0, 혹은 특정 방향성을 가진 μd > 0, μd < 0 가설이 설정될 수 있습니다. 따라서 모든 문제에서 동일하다고 단정할 수 없으며 문제의 요구 사항을 따르는 것이 중요합니다.
정규성 검정(Shapiro-Wilk test) 계산 방식:
df['diff'] = df['after'] - df['before']로 차이를 계산하는 방법은 대응된 두 표본 간의 차이를 구하는 하나의 방법입니다. 이때 ‘diff’는 특정 방향으로 설정된 μd와 같지 않을 수 있습니다. μd는 특정 실험이나 테스트의 가설 설정에 따라 변경되며, 일반적으로 정의되어진 방식에 따릅니다. 따라서, 정규성 검정을 위한 차이 계산은 분석의 목적 및 가설에 부합하도록 설정하는 것이 중요합니다.
추가 정보 링크
- Inflearn의 대응표본검정 검정통계량: 대응표본검정의 μd 설정과 관련한 여러 질문들을 다룹니다.
- Inflearn의 대응표본검정의 정규성 검정: Shapiro-Wilk 검정 순서와 관련된 문제를 해결합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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