컨텐츠 내용을 수정할 수 있습니다
귀무가설은 차이 없음, 대립가설은 차이 있음이며, 검정은 귀무가설이 참이라는 가정 아래 자료의 드묾을 계산한다.
유의수준 α, 제1종 · 제2종 오류 : α는 참인 귀무가설 기각 확률의 상한(0.05) · 제1종은 참인 귀무가설 기각 · 제2종은 거짓 귀무가설 미기각 · α를 낮추면 β 증가
검정력(1-β)과 표본수 산출 : 표본수를 늘리면 검정력 증가 · 목표 검정력 · 유의수준 · 효과크기 · 변동으로 역산
p값의 해석과 한계 : 귀무가설이 참일 때 관측 이상 극단적 결과 확률 · 참일 확률 아님 · 효과크기 아님 · 표본수 크면 사소한 차이도 유의 · 신뢰구간 병행
t-검정(1표본 · 2표본 · 대응표본) 중 대응표본은 짝지은 자료에 쓰고, F-검정(분산의 동일성)은 등분산 가정을 점검한다.
분산분석(일원 · 이원 ANOVA)은 셋 이상 군의 평균을 한 번에 비교해 제1종 오류를 막는다.
사후검정(Tukey, Dunnett) : 분산분석 유의 시 차이 위치 확인 · 모든 군 비교는 Tukey · 대조군과의 비교는 Dunnett
다중비교 보정(Bonferroni)은 유의수준을 비교 횟수로 나누어 보수적이라 횟수가 늘수록 검정력 감소
비모수검정(Wilcoxon 부호순위, Mann-Whitney U)은 정규성 가정이 어려울 때 각각 대응 자료와 독립 두 군에 쓴다.
카이제곱 검정은 범주형 연관성, 적합도 검정은 기대분포와의 일치를 본다.
동등성 검정(TOST)은 두 단측검정으로 차이가 허용 범위 안임을 보이며, 차이 없음과 동등함은 다르다.
| 상황 | 모수적 검정 | 비모수 대응 |
|---|---|---|
| 독립 2군 비교 | 2표본 t-검정 | Mann-Whitney U |
| 짝지은 2군 비교 | 대응표본 t-검정 | Wilcoxon 부호순위 |
| 3군 이상 비교 | 일원 ANOVA | Kruskal-Wallis |
| 분산 비교 | F-검정 | 해당 없음 |
| 범주형 연관성 | 해당 없음 | 카이제곱 검정 |
다음 이론을 계속 학습하려면 로그인하세요.
로그인하고 계속 학습필기노트, 하이라이터, 메모는 잘 쓰고 있어?
내보내줘운영진이 검토할게요!
마이페이지에서 차단한 회원을 관리할 수 있어요.