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가설검정과 p값

빅데이터분석기사 · 통계기법 이해 · 약 13분

쉽게 말하면

새 공부법이 효과가 있는지 보려면 '효과 없다'를 기본으로 두고(귀무가설), 데이터가 그 기본과 얼마나 안 맞는지 봐요. '효과가 없다면 이런 결과가 나올 확률'이 p값이에요. 그 확률이 아주 작으면(보통 5% 미만) '효과 없다'는 말을 버려요. 무죄 추정처럼, 증거가 충분할 때만 유죄(효과 있음)로 판단해요.

시험용 정의

가설검정은 표본으로 모집단에 대한 주장이 맞는지 판단하는 절차다. 먼저 '차이가 없다, 효과가 없다'는 귀무가설(H0)과 연구자가 입증하려는 대립가설(H1)을 세운다. 데이터로 검정통계량(t, 카이제곱, F 등 검정 방법마다 다름)을 계산하고, 귀무가설이 참이라고 할 때 그 값만큼 또는 더 극단적인 값이 나올 확률인 p값을 구한다. p값이 미리 정한 유의수준 α(보통 0.05)보다 작으면 귀무가설을 기각한다. 판단은 틀릴 수 있다. 참인 H0 를 기각하는 제1종 오류(확률 α)와 거짓인 H0 를 기각하지 못하는 제2종 오류(확률 β)가 있고, H1 이 참일 때 H0 를 제대로 기각할 확률 1 - β 를 검정력이라 한다.

비유로 이해하기

재판이다. 귀무가설은 '피고는 무죄'다. 검사가 내놓은 증거가 '무죄라면 이런 증거가 나올 리 거의 없다'(p값이 작음)고 할 만큼 강해야 유죄(H0 기각)를 선고한다. 증거가 약하면 '무죄 확정'이 아니라 '유죄라 할 수 없음'(기각하지 못함)이다. 무고한 사람을 유죄로 만드는 것이 제1종 오류, 진범을 풀어 주는 것이 제2종 오류다.

자세히

먼저 알아 둘 말

말뜻
귀무가설 H0'같다, 차이 없다, 효과 없다'. 등호(=)가 들어간다
대립가설 H1연구자가 주장하고 싶은 것. ≠, >, <
검정통계량데이터가 H0 에서 얼마나 벗어났는지 나타낸 값. 검정 방법마다 다르다
유의수준 α제1종 오류를 허용할 최대 확률. 미리 정한다
기각역검정통계량이 이 영역에 들어오면 H0 를 기각

판단 규칙

결과판단
p값 < αH0 기각, H1 채택 (통계적으로 유의하다)
p값 ≥ αH0 를 기각하지 못함 (H0 가 참이라는 증명은 아님)
p값이 작을수록H1 을 지지하는 증거가 강하다

두 가지 오류

H0 가 실제로 참H1 이 실제로 참
H0 기각제1종 오류 (α)올바른 판단 (검정력 1 - β)
H0 기각 못함올바른 판단 (1 - α)제2종 오류 (β)

알아 둘 관계

  • 표본 크기가 같으면 α 를 줄일수록 β 가 커진다
  • 표본 크기를 늘리면 α 와 β 를 함께 줄일 수 있다
  • 표본이 아주 크면 실제로는 미미한 차이도 통계적으로 유의하게 나온다. 통계적 유의성과 실질적인 중요성은 다르다
  • 양측검정은 '다르다'(≠), 단측검정은 '크다'(>) 또는 '작다'(<)를 본다. 같은 데이터면 단측 p값이 양측의 절반이다

동전으로 계산해 보기

공정한 동전(H0: 앞면 확률 0.5)을 6번 던져 6번 모두 앞면이 나왔다. 양측검정이면 '모두 앞면' 또는 '모두 뒷면'처럼 이만큼 극단적인 결과의 확률을 더한다. 2 × (1/2)⁶ = 1/32 ≈ 0.031 < 0.05 라서 H0 를 기각한다. 5번 던져 5번 모두 앞면이면 2 × (1/2)⁵ = 1/16 ≈ 0.063 이라 기각하지 못한다.

시험에 이렇게 나와요

확인 문제

Q1. 유의수준 5% 로 검정했더니 p값이 0.02 였다. 올바른 판단은?

  1. 판단할 수 없다
  2. 대립가설을 기각한다
  3. 귀무가설을 채택한다
  4. 귀무가설을 기각한다
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4번 귀무가설을 기각한다

p값 0.02 가 유의수준 0.05 보다 작으니 귀무가설을 기각하고 대립가설을 받아들인다.

Q2. 귀무가설이 실제로 참인데 기각하는 오류는?

  1. 제1종 오류
  2. 제2종 오류
  3. 표본오차
  4. 비표본오차
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1번 제1종 오류

무고한 사람을 유죄로 판단하는 오류, 확률 α.

Q3. 가설검정에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

  1. p값이 유의수준보다 크면 귀무가설을 기각한다
  2. 대립가설은 연구자가 입증하려는 가설이다
  3. 유의수준은 제1종 오류의 허용 확률이다
  4. 귀무가설은 보통 '차이가 없다'는 가설이다
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1번 p값이 유의수준보다 크면 귀무가설을 기각한다

p값이 클 때는 기각하지 못한다.

Q4. 검정력(power)이란?

  1. 귀무가설이 참일 때 채택할 확률
  2. p값과 같은 값
  3. 제1종 오류의 확률
  4. 대립가설이 참일 때 귀무가설을 기각할 확률
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4번 대립가설이 참일 때 귀무가설을 기각할 확률

대립가설이 참일 때 귀무가설을 기각할 확률(1 - β)이다. 제1종 오류(α)는 귀무가설이 참인데 기각할 확률이다.

Q5. 표본 크기를 고정하고 유의수준을 0.05 에서 0.01 로 줄이면?

  1. 검정력이 커진다
  2. 제1종 오류 확률이 커진다
  3. 아무것도 변하지 않는다
  4. 제2종 오류 확률이 커진다
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4번 제2종 오류 확률이 커진다

기각을 더 어렵게 하면 거짓인 H0 도 놓치기 쉬워진다.

Q6. 공정한 동전을 4번 던져 4번 모두 앞면이 나왔다. 양측 p값은?

  1. 1/8
  2. 1/16
  3. 1/32
  4. 1/4
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1번 1/8

2 × (1/2)⁴ = 2/16 = 1/8.

Q7. p값의 뜻으로 알맞은 것은?

  1. 귀무가설이 참일 때 관측값만큼 또는 더 극단적인 결과가 나올 확률
  2. 귀무가설이 참일 확률
  3. 대립가설이 참일 확률
  4. 제2종 오류의 확률
정답 보기

1번 귀무가설이 참일 때 관측값만큼 또는 더 극단적인 결과가 나올 확률

p값은 H0 가 참이라는 가정 아래 계산한 확률이다. H0 자체가 참일 확률이 아니다.

헷갈리기 쉬운 O·X

유의수준은 제1종 오류를 범할 확률의 최소 허용 한계다.

정답 보기

X 최대 허용 한계다.

검정통계량은 검정 방법과 관계없이 항상 하나로 정해진다.

정답 보기

X t, z, 카이제곱, F 등 방법마다 다르다.

표본이 매우 크면 아주 작은 차이도 통계적으로 유의하게 나올 수 있다.

정답 보기

O

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