가설 검정을 사용하여 정보에 입각한 의사 결정 내리기
방법을 확인하세요:
- 우리가 조사하고자 하는 두 가지 조건인 귀무가설과 대안가설의 차이점을 이해하십시오.
- 귀무가설 - 일반적으로 현상유지, 예: 이 두 샘플이 추출된 모집단 평균에 차이가 없습니다.
- 대안 가설 - 귀무 가설의 보수 가설, 예: 모집단 평균에 차이가 있습니다.
- 또한 No Difference 대신 Greater Than(또는 Less Than)을 삽입할 수도 있습니다.
- 대안 가설을 수용한다는 것은 귀무 가설을 기각(또는 반증)하는 것입니다.
- 테스트를 실행할 때 우리는 대안 가설이 신뢰 수준 내에 있는지에 대한 증거를 찾고 귀무 가설을 반박(또는 반증)할 수 있습니다.
- 주의: Alt를 기각하지 않는다고 해서 Null이 참이라는 의미는 아니며, 이를 수용할 만큼 충분한 데이터를 수집하지 못했을 수도 있습니다.
- 신뢰 수준은 가설과 관련된 확신 수준입니다.
- 필요한 신뢰 수준은 다음과 같습니다.
- 종종, 의사결정에 허용되는 신뢰 수준은 95%입니다.
- 아마도 생사에 관한 결정을 내리고 있다면 결과에 99.9% 확신을 가져야 할 것입니다.
- 95% 신뢰도는 통계적 검정을 100번 실행하면 약 95번은 옳을 것이라는 의미입니다.
- 알파 값은 1 - 신뢰도/100입니다.
- 평균값에 대한 신뢰 구간을 비교하고 해석합니다.
- 평균을 목표 값과 비교
- 분석>분포, 그리고 빨간색 삼각형에서 평균 검정
- 수량 해석, 요약 통계, 수단 테스트
- 두 가지 평균을 비교하다
- 분석>분포, 그다음 빨간색 삼각형에서 t-검정
- t-검정 해석
- 두 개 이상의 수단을 비교하세요
- 분석>분포 그리고 빨간색 삼각형에서 평균/ANOVA
- 일방향 분석(ANOVA) 실행
- 한 ANOVA에 대한 적합도, R-제곱, 분산 분석 및 평균 요약 해석
- 동등성에 대한 가설 검정 – 표본 평균이 다르지 않을 때에도 모집단 평균이 동일하다고 결론 내릴 수 없기 때문에 사용됩니다.
- 대안 가설은 모집단 평균이 특정 마진 내에서 동일하다는 것입니다.
- 귀무가설은 모집단 평균이 범위 내에서 같지 않을 수도 있다는 것입니다.
- 모집단 평균의 차이가 동등 구간 밖에 있습니다.
- 양측 t-검정(TOST) 사용
참고사항: Q&A는 ~시간 20:05부터 시작됩니다.
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자원
Compare Mean to Target Value평균과 목표 값을 비교하세요평균과 목표 값을 비교하세요
기본 데이터 분석 및 모델링
