가설검정, 유의수준, 임계치, 오류(이훈영, 2015, pp. 246-254)

이훈영(2015). 이훈영교수의 연구조사방법론 제 2판, 청람출판사, pp, 246-254

 

가설검정은 연구자의 문제 파악 후 새로이 입증하고자 하는 내용을 연구가설H1을 세우고, 연구가설의 여집합 내용으로 귀무(null, 歸無)가설Ho을 설정하게 됨.

 

1. 양측검정은 귀무가설 을 기각하고 연구가설을 채택할 수 있는 영역이 양쪽에 위치, 단측검정은 연구가설을 채택할 수 있는 영역이 한쪽에만 있음. 가능하면 양측검정보다 단측검정을 할 수 있도록 가설설정이 좋다. 단측검정에서 연구가설이 채택될 가능성이 더 높기 때문이다.
2. 유의수준 α : 표본으로부터 구한 통계량값이 귀무가설이 옳다는 전제하에 어느정도로 얻기 힘든 극단적인 값을 나타내는 확률수준. 유의수준 0.05로 가설검정은 통계량을 얻게 될 확률이 5%미만인 극단적인 값일 경우에만 귀무가설이 잘못되었다고 판단하겠다는 것.
3. 임계치 산출 : 검정의 종류와 유의수준을 고려하여 가설 채택 여부 판단에 기준이 되는 임계치를 산출한다. 양측검정은 각각 α/2확률되어 합하면유의수준이 α가 되고, 단측검정은 좌우 한쪽만 전체 유의수준 α 에 해당하는 확률 할당.
4. 평균에 대한 가설검정은 표준편차를 단위로 하는 t분포상 t값이 임계치로 사용, 분산검정에서는 카이제곱분포, F분포상의 카이제곱값이나 F값이 임계치로 사용됨.
5. 산출된 통계치와 같거나 더 극단적인 값이 나올 확률을 p값이라고 함. 양측검정일 경우 p값은 귀무가설이 옳다는 전제하에 표본으로 구한 통계치보다 절대값으로 비교하여 같거나 더 큰값을 갖는 통계량값을 또 다른 표본으로부터 얻을 수 있는 확률을 말함. 통계치 p값이 유의수준보다 작으면 귀무가설 기각하고 연구가설을 채택한다. 단측검정에서는 p/2이 유의수준보다 작으면 연구가설을 선택한다.
6. 가설검정의 오류 : 실제로 귀무가설이 옳음에도 매우 예외적인 표본이 추출되어 연구가설 잘못 선택하는 1종 오류(α, 허용오차 수준), 귀무가설이 틀림에도 기각하지 못하고 채택되는 오류 2종오류(β)
7. 검정력 : 연구가설이 옳은경우, 귀무가설을 기각할 수 있는 확률. 전체 확률값에서 2종 오류 범한 확률 뺀 1-β