Hypothesis
연구자들은 연구하고자 하는 대상이 나타내는 현상을 관찰한 후에, 그 현상을 설명하는 가설을 설정한다.
그리고 그 가설 (Hypothesis) 을 통계적인 방식으로 검정 (Testing) 한다.
- 우리는 이를 통계적 가설검정(Hypothesis testing)이라고 부른다.
- 통계적 가설 검정을 하려면 우선 두 가지 형식적 Hypothesis 를 설정하고, 어떤 가설을 채택할지 확률적으로 따진 뒤, 하나를 채택하게 된다.
- null hypothesis (귀무가설)
- alternative hypothesis (대립가설)
- null hypothesis 와 alternative hypothesis 을 세웠다면, 수집한 표본 데이터를 바탕으로 귀무가설이 옳은지 (채택, Accept) 아니면 옳다고 볼 수 없는지 (기각, Reject) 를 판단해야 한다.
- 이를 귀무가설의 유의성 검정 (null hypothesis Significance Testing, NHST) 이라고 한다.