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귀무가설/대립가설 설정이 헷갈립니다.
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[문제] 빅데이터 분석기사 실기 언어 선택에 따라 합격 여부를 조사한 결과이다. 언어와 합격 여부는 독립적인가? 가설검정을 실시하시오. (유의수준 0.05)
귀무가설(H0): 언어와 합격 여부는 독립이다.
대립가설(H1): 언어과 합격 여부는 독립이지 않다.
여기서, 이 문제는 독립성 검정이기 때문에 귀무가설은 독립이다! 라고 설정하는건가요?
보통 귀무가설이 알려진 사실, 대립가설이 내가 증명하고자 하는 사실인데, 독립성 검정이기에...내가 증명하고자 하는 사실이 "두 데이터는 독립이다."라서 이게 대립가설인것같이 느껴집니다..
퀴즈
관측된 데이터 분포가 특정 이론적 분포나 기대되는 분포와 일치하는지 검정하는 방법은 무엇일까요?
독립성 검정
동질성 검정
적합도 검정
T-검정
답변 2
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독립이다. -> 아무런 관계가 없다 의미 입니다.
독립이라는 것은 특별한 관계나 연관성이 없는 상태로 이해해 주세요
"독립이다" = "관계가 없다" = "아무 효과가 없다" → 귀무가설
"독립이 아니다" = "관계가 있다" = "효과가 있다" → 대립가설
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. bonanza9312님!
가설 검정에서 귀무가설과 대립가설을 설정하는 것은 매우 중요합니다. 특히 독립성 검정에서는, 헷갈릴 수 있는 부분들이 있습니다.
독립성 검정에서의 가설 설정
- 귀무가설(H0): “언어와 합격 여부는 독립이다.“라는 설명처럼, 독립성을 주장하는 것이 귀무가설입니다. 이는 ‘변수 간에 관계가 없다’는 것을 의미합니다.
- 대립가설(H1): 귀무가설의 반대이며, “언어와 합격 여부는 독립이지 않다.“입니다. 이는 두 변수 간에 어떤 유형의 관계가 있다고 주장하는 것입니다.
왜 귀무가설이 독립성을 주장하는가?
귀무가설은 보통 어떤 변화나 차이가 없는 상태, 즉 현재의 상태에 관한 가정을 의미합니다. 즉, 언어와 합격 여부가 독립적이라는 상태가 변하지 않았다는 것이 귀무가설의 주장이며, 이를 바탕으로 검정을 하게 됩니다.
그래서 실제로 p-value를 계산하여 유의수준(0.05)보다 작으면 귀무가설을 기각하고 “독립적이지 않다”는 대립가설을 수용하게 됩니다. 이 과정에서 귀무가설은 변화를 감지하기 위한 기본 상태, 즉 기준점으로 역할을 합니다.
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