가설을 단순가설(simple hypothesis)이라 하고, 그렇지 않으면 복합가설(composite hypothesis)라고 한다.
단순가설은 모수값을 한 점으로 표시하고(예: ), 복합가설은 모수값을 범위로 표시한다(예: ).
2. 귀무가설(null hypothesis)과 대립가설(alternative hypothesis)
1) 귀무가설(null hypothesis)
검정의 대상이 되는
Ⅰ. Data의 대표값과 산포도
1) 모수와 통계량
모집단의 수적 특성을 나타내는 통계적 수치를 ① 모수라 하며, 표본의 통계적 수치는 ②통계량라 한다. 표본의 ③통계량으로부터 모집단의 ④모수를 추정한다. 모수는 ⑤그리스문자를 기호로 사용하며, 통계량의 기호는 ⑥영문자를 쓴다.
2) 산술평
귀무가설을 잘못 채택하는 오류이다. 1종 오류는 귀무가설이 실제로 참이지만, 이에 불구하고 귀무가설을 기각하는 오류이다. 즉, 실제 음성인 것을 양성으로 판정하는 경우이다. 거짓 양성 또는 알파 오류(영어: α error)라고도 한다. 제1종 오류를 범할 확률은 α로, 가설검정에 대해 설정한 유의 수준
통계량을 이용하여 모수에 대한 예상이나 주장의 옳고 그름을 판정하게 되는데
이러한 과정을 통계적 가설검정(hypothesis testing)이라고 한다.
-통계적 가설검정에 의해 귀무가설/대립가설이 수락되거나 기각됨!
-이렇게 다양하게 쓰이는 가설검정 대부분의 방법은 확률변수의 모집단에 대해서
가설은 두 개 혹은 그 이상의 변인들 간의 관계로 진술되어야 한다.
2. 가설의 종류
1) 영가설
=귀무가설 [歸無假說, null hypothesis] 설정한 가설이 진실할 확률이 극히 적어 처음부터 버릴 것이 예상되는 가설. 귀무가정(歸無假定)·영가설(零假說)이라고도 한다. 통계적 가설검정에서 쓰는 수리통계학