귀무 가설

초기(Null) 가설은 통계학의 기본 개념 중 하나이며 통계 검정을 수행하는 기초가 됩니다. 이는 연구에서 연구된 변수들 사이에 관계가 없다는 가정으로 구성됩니다. 즉, 두 변수 사이에 어떤 관계도 발견되지 않으면 두 변수가 관계가 없으므로 서로 영향을 미치지 않는다고 결론을 내릴 수 있습니다.

귀무가설은 다음과 같이 공식화할 수 있습니다. “변수 X와 변수 Y 사이에는 관계가 없습니다.” 이는 변수 X의 값이 변수 Y의 값과 독립적일 것으로 기대한다는 것을 의미합니다. 변수 X와 Y 사이에 통계적으로 유의미한 관계를 찾으면 이 변수가 서로 영향을 미치고 있다고 결론을 내릴 수 있습니다. 관계.

그러나 귀무가설은 절대적인 진술이 아니라 단지 추측일 뿐이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 증거가 충분하면 반박할 수 있다는 뜻이다. 따라서 변수 간의 관계 유무에 대한 결론을 도출하기 위해서는 통계적 검정을 실시하고 결과를 분석하는 것이 중요합니다.

일반적으로 귀무가설은 통계 연구에서 중요한 도구이며, 이를 통해 변수 간의 관계가 존재한다고 가정하지 않고도 관계의 존재 여부를 테스트할 수 있습니다. 그러나 이를 사용하려면 결론을 내리지 않도록 주의와 비판적 사고가 필요합니다.

초기 가설 - 테스트의 첫 번째 단계에서 고려되고 대체 상황에서만 받아들여질 수 있는 가설입니다. 샘플이 너무 작거나 실험 조건이 알려지지 않았기 때문에 의심할 여지가 없습니다. 따라서 이 가설을 바탕으로 어떤 현상의 실제 속성도 테스트되지 않습니다.

과학 연구의 핵심 포인트 중 하나는 가설을 테스트하여 그것이 사실인지 확인하고 연구의 모순되는 부분을 강조하는 것입니다. 이를 위해 가설 검정 절차가 사용됩니다. 처음에는 "귀무 가설 검정"이라고하며