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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..
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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