Top 6 귀무 가설 대립 가설 244 Most Correct Answers

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연구는 검증해야 할 가설을 필요로 하는데, 일반적으로 연구에서 검증하는 가설을 귀무가설이라 하고, 귀무가설과 반대되는 가설을 대립가설이라고 한다. 대립가설은 연구자가 연구를 통해 입증되기를 기대하는 예상이나 주장하는 내용이다.

[Statistics by hand] 21. Understand statistical test 1 (null hypothesis vs alternative hypothesis)

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귀무 가설 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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예[편집]

귀무가설과 대립가설[편집]

오류[편집]

외부 링크[편집]

각주[편집]

귀무 가설 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전

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공부노트

의미

예시

우리는 왜 귀무가설을 세우는가

마치며

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Most searched keywords: Whether you are looking for 귀무가설 – 인코덤, 생물정보 전문위키 대립가설은 귀무가설과 반대되는 의미로, 가설을 만든 사람이 실제로 주장하거나 증명하고 싶은 내용을 담고 있다. 예를 들어 ‘지구는 둥글다’라는 가설을 … # 귀무가설이란?
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귀무 가설(歸無假說, 영어: null hypothesis, 기호 H 0 ) 또는 영 가설(零假說)은 통계학에서 처음부터 버릴 것을 예상하는 가설이다. 차이가 없거나 의미있는 차이가 없는 경우의 가설이며 이것이 맞거나 맞지 않다는 통계학적 증거를 통해 증명하려는 가설이다. 예를 들어 범죄 사건에서 용의자가 있을 때 형사는 이 용의자가 범죄를 저질렀다는 추정인 대립가설을 세우게 된다.[1] 이때 귀무가설은 용의자는 무죄라는 가설이다.[1] 통계적인 방법으로 가설검정(hypothesis test)을 시도할 때 쓰인다.[2] 로널드 피셔가 1966년에 정의하였다.[3]
예 [ 편집 ]
기본적으로는 참으로 추정되며 이를 거부하기 위해서는 증거가 꼭 필요하다. 예를 들어 남학생과 여학생들의 두 성적 샘플을 비교해 볼 때, 귀무가설은 남학생들의 평균이 여학생들의 평균과 같은 것이라는 것이다.

H 0 : μ 1 = μ 2

여기서:

H 0 = 귀무가설 μ 1 = 집단1의 평균 μ 2 = 집단2의 평균

또한 귀무가설이 같은 집단으로부터 뽑힌 두 샘플들이라고 가정하고 그래서 평균과 더불어 분산과 분포는 같다고 가정한다. 이러한 귀무가설의 설정은 통계적 유의성을 시험하는 데 중요한 단계이다. 이러한 가설을 형성하고 얻어진 데이터에서 확률적 검정을 해봄으로써 귀무가설이 예측하는 것이 맞는지 아닌지를 알아 볼 수 있다. 또한 만약 이것이 참이라면 여기서 얻어진 확률은 결과의 유의수준으로 부른다.

귀무가설과 대립가설 [ 편집 ]
이 부분의 본문은 이 부분의 본문은 대립가설 입니다.

연구는 검증해야 할 가설을 필요로 하는데, 일반적으로 연구에서 검증하는 가설을 귀무가설이라 하고, 귀무가설과 반대되는 가설을 대립가설이라고 한다.[4] 대립가설은 연구자가 연구를 통해 입증되기를 기대하는 예상이나 주장하는 내용이다.[4]
1. 귀무가설을 만들고 (기호는 H 0 )

– 남성과 여성의 보수는 같다.

2. 대립가설을 만든다. (기호 H a 또는 H 1 )

– 남성은 여성보다 보수가 더 많다.

3. 검정 통계를 만들고 측정한다.

검정 통계는 랜덤 값이다.

4. 의사결정을 한다.

H 1 에 대한 증거가 충분하다면 H 0 를 기각하고 H 1 을 받아들인다.

에 대한 증거가 충분하다면 를 기각하고 을 받아들인다. H 1 에 대한 증거가 불충분한 경우 H 0 를 기각하지 않는다.

(재판을 예로 들 수 있다.)

오류 [ 편집 ]
이 부분의 본문은 이 부분의 본문은 1종 오류와 2종 오류 입니다.

– 1종오류 : 가설이 참이어도 기각하는 경우(귀무가설을 기각하는 경우)[5] – 2종오류 : 가설이 거짓이어도 기각하지 않는 경우(귀무가설은 기각하지 않는 경우)[5]
외부 링크 [ 편집 ]
각주 [ 편집 ]

[개념 통계 18] 귀무가설과 대립가설이란 무엇인가?

안녕하세요 홍박사입니다. 이번 포스팅에서는 통계적 가설검정에 대해서 다루어 볼 겁니다. 우선 가설을 어떻게 정의할 수 있을까요? [진실이라고 확증할 수는 없지만 “아마도 그럴 것이다.” 라는 잠정적인 주장]을 가설이라고 말할 수 있을 것 같습니다. 연구자들은 연구하고자 하는 대상이 나타내는 현상을 관찰한 후에, 그 현상을 설명하는 가설을 설정합니다. 그리고 그 가설(Hypothesis)을 통계적인 방식으로 검정(Testing)합니다. 우리는 이를 통계적 가설검정(Hypothesis testing)이라고 부릅니다.

우리가 일반적으로 생각하는 가설은 아마 다음과 같은 것이 아닐까요. “지구는 둥글 것이다.” 또는 “태양이 지구를 돌 것이다.” 하지만 통계적 가설 검정은 어떠한 큰 이론을 제안하는 가설이 아닙니다. 통계에서 쓰이는 가설은 우리가 알고싶어하는 “어떤 모집단의 모수(예: 평균, 분산, 등)에 대한 잠정적인 주장”입니다. 따라서 통계적 가설은 앞서 예를 든 가설들과는 다르게 일정한 형식을 따라야 합니다.

그 형식이 바로 “귀무가설 (Null hypothesis: H0)”과 “대립가설 (Alternative hypothesis: H1)”입니다. 통계적 가설 검정을 하려면 우선 두 가지 형식적 가설 (귀무가설”과 “대립가설)을 설정해야 합니다. 그리고 어떤 가설을 채택을 할지를 확률적으로 따져보고 둘 중 하나를 채택합니다. 그러면 귀무가설은 무엇이고 대립가설은 또 무엇인지 살펴봅시다.

귀무가설 (또는 영가설이라고 부르기도 합니다.)의 정의를 찾아보면 “모집단의 특성에 대해 옳다고 제안하는 잠정적인 주장”이라고 나옵니다. 무슨 말인지 감이 잘 오지 않습니다. 쉽게 풀어보겠습니다. 귀무가설은 “모집단의 모수는 OO와 같다.” 또는 “모집단의 모수는 OO와 차이가 없다.”라고 가정하는 것을 말합니다. 조금 더 구체적인 예를 들어보겠습니다. 1) 만약 전국 20세 이상의 평균 키가 170cm라는 주장을 통계적으로 검정한다면, 이에 대한 귀무 가설은 “20세 이상의 성인 남자의 평균 키는 170cm과 같다. (또는 차이가 없다.)”가 될 것입니다. 2) 또 제약 회사에서 개발한 신약의 효과를 검정한다면, 귀무가설은 “개발한 신약은 효과가 없다. (또는 차이가 없다).”가 됩니다. 즉 귀무가설은 “~와 차이가 없다.” “~의 효과는 없다.” “~와 같다.”라는 형식으로 설정된다는 것을 알 수 있습니다.

대립가설 (또는 대안가설이라고 부르기도 합니다.)은 “귀무가설이 거짓이라면 대안적으로 참이 되는 가설”입니다. 쉽게 설명하면 “귀무가설이 틀렸다고 판단했을 때 (기각 되었을 때), 대안적으로 선택하는 (채택되는) 가설”을 말합니다. 앞서 귀무가설을 설명할 때 든 예로 다시 설명드리면, 대립가설은 “모집단의 모수는 OO와 다르다.” 또는 “모집단의 모수는 OO와 차이가 있다.”라고 가정하는 것을 말합니다. 1) 만약 전국 20세 이상의 평균 키가 170cm라는 주장에 대한 대립가설은 “20세 이상의 성인 남자의 평균 키는 170cm와 다르다. (또는 차이가 있다.)”가 될 것이고, 2) 제약 회사에서 개발한 신약의 효과 검정에 대한 대립가설은 “개발한 신약은 효과가 있다. (또는 차이가 있다).”가 됩니다. 즉 대립가설은 “~와 차이가 있다.” “~의 효과는 있다.” “~와 다르다.”라는 형식으로 이루어집니다.

자. 이렇게 두 가지 가설을 세웠다면, 우리가 수집한 표본 데이를 바탕으로 귀무가설이 옳은지 (채택, Accept) 아니면 옳다고 볼 수 없는지 (기각, Reject)를 판단해야 합니다. 이를 귀무가설의 유의성 검정 (Null Hypothesis Significance Testing, NHST)이라고 합니다. 우리는 표본을 추출하고 그 표본으로부터 얻은 정보를 기초로 하여 귀무가설이 참인지 거짓인지를 판정하게 됩니다. 따라서 항상 오류의 가능성이 존재합니다. 표본을 추출할 때마다 매번 통계치가 달라지기 때문입니다. 따라서 연구자는 귀무가설이 참인지 아니면 거짓인지를 검증하기 위해 수집한 표본을 바탕으로 “귀무가설이 참이라고 가정했을 때, 표본으로 부터 얻어지는 통계치 (예: 표본 평균)가 나타날(관측될) 확률”을 계산합니다. 이때 계산된 확률값을 p값이라고 합니다.

중심극한 정리에서 설명드린 것처럼, 모집단 분포에 상관없이, 표본의 수가 커지게 되면, 표본들의 평균들이 이루는 분포(표본평균분포)는 <모집단의 평균 μ 그리고 표준편차가σ/√n인 정규분포>에 가까워진다고 말씀드렸습니다. (중심극한정리에 대한 자세한 내용은 다음 링크 [통계 노트/통계 개념 정리] – [개념 통계] 중심극한 정리는 무엇이고 왜 중요한가? 에서 확인해 주십시오.) 우리가 이 표본평균분포를 안다면, 표본을 추출해서 얻어진 표본 평균이 표본평균분포 하에서 나타날 확률이 어느정도인가를 계산할 수 있습니다.

다시 p값으로 돌아가 봅시다. p값이 낮다는 것은 무엇을 말할까요? p값이 낮다는 것은 우리가 귀무가설이 참이라는 가정 하에서 표본을 추출했을 때, 이런 표본 평균이 관측될 확률이 낮다는 것을 뜻합니다. 즉 p 값이 매우 낮으면, 이러한 표본 통계량은 우연히 나타나기 어려운 케이스이기 때문에, 우리는 귀무가설을 채택하지 않고(기각하고), 대안적인 가설, 즉 대립가설을 채택하게 됩니다. 이에 대한 자세한 내용은 다음 포스팅에서 다루도록 하겠습니다.

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통계학의 궁극적인 목표는 기존 주장이 맞는지 아니면 새로운 연구 또는 실험으로 발견된 주장이 맞는지 검정하는 것이다. 그래서 최종적으로 귀무가설을 채택하거나 기각, 또는 대립가설을 채택하거나 기각하는 선택을 하는 것이다. (가설이란 **어떤 사실을 설명하거나 증명하기 위해서 설정한 가정을 의미)

예를 들어 ‘A 유전자가 위암을 유발한다.’ 라는 가설을 입증할 때 ‘A 유전자는 위암을 유발하지 않는다.’ 라는 가설을 설정한다. 이는 ‘A 유전자는 위암을 유발하지 않는다.’ 라는 가설이 틀렸다는 사실을 통해서 ‘A 유전자가 위암을 유발한다.’ 는 가설이 성립되는 것을 증명하는 것이다.

즉, 귀무가설(null hypothesis)은 우리가 증명하고자 하는 가설의 반대되는 가설, 효과와 차이가 없는 가설을 의미하며 우리가 증명 또는 입증하고자 하는 가설, 효과와 차이가 있는 가설을 대립가설이라고 한다.

귀무가설의 의미 #

귀무가설(歸無假說 : Null hypothesis)은 1900년대 중반 영국의 통계/유전학자인 로널드 피셔에 의해 정의된 통계용어로, 처음부터 맞지 않을 것으로 예상하고 세우는 가설이다. 기본적인 의미만 봤을 때 그 쓰임새가 쉽게 와닿지 않을 수 있는 이 귀무가설의 역할은, 어떠한 가설을 주장하고자 하는 사람이 본래의 가설이 옳다는 것을 통계적으로 증명하기 위한 것이다. 본래 자신이 주장하고자 하는 내용과 정반대의 가설(귀무가설)을 세우고 이 가설을 검증하여 잘못된 것임을 밝혀내 본래의 가설이 옳다는 것을 주장하는 방식으로, 오늘날에도 수학이나 통계는 물론 각종 과학분야나 산업계에서 가설 검증을 위해 널리 활용되고 있다.

대립가설과 귀무가설 #

대립가설은 귀무가설과 반대되는 의미로, 가설을 만든 사람이 실제로 주장하거나 증명하고 싶은 내용을 담고 있다. 예를 들어 ‘지구는 둥글다’라는 가설을 검증하고자 할 경우에 ‘지구는 둥글지 않다’라는 가설이 귀무가설이 되고 이에 반대되는 본래의 가설 ’지구는 둥글다’는 대립가설이 된다. 이 예시에서는 지구가 둥글지 않다는 대립가설이 잘못되었음을 증명하여 대립가설인 지구는 둥글다는 것이 맞다고 주장하고자 하는 것이다. 실제로 귀무가설은 통계적인 분석 과정에서 많이 활용되기 때문에 ‘지구는 둥글다’식의 단순 명제보다는 통계값간의 관계에 대한 가설로 많이 설정된다. 예를 들면 발암물질을 발생시키는 공장 주변 지역의 암 발생률이 높은 원인을 분석하는 연구 과정에서, 암을 발생시키는 요인(공장)과 암 발병률과의 상관관계를 따지기 위해 ‘공장의 발암물질은 암 발병률에 영향을 미치지 않았다’라는 귀무가설을 만들고 이에 대한 대립가설로 본래의 가설인 ‘공장의 발암물질은 암 발병률에 영향을 주었다’를 설정하는 식이다. 분석과정에서 귀무가설(공장의 발암물질과 암 발병 관계없음)이 잘못되었음을 증명하면 연구에서 예측했던 결과에 도달하는 것이 된다.

유의성 검정과 유의확률 #

유의성 검정(Null Hypothesis Significance Testing(NHST))은 앞서 구성한 두 개의 가설 중 어느 쪽이 참인지를 판단하기 위해 진행하는 검증 과정이다. 그런데 통계적인 분석에서는 모든 현상이나 대상에 대한 정보를 바탕으로 검증을 하기는 어렵기 때문에 표본을 추출하여 검증을 거치게 된다. 이렇게 추출한 표본을 바탕으로 검증을 실시하는 과정을 유의성 검증이라고 하고, 귀무가설이 맞다고 가정했을 때 표본에서 실제 통계치와 같거나 더 극단적인 통계치가 나올 확률이다. 간단하게 표현하면 귀무가설을 참으로 볼 수 있는 확률) 유의확률은 보통 p-value로 표현하며, 많은 연구에서 p-value가 0.05이하이면 이 귀무가설을 옳지 않은 것으로 본다(‘귀무가설을 기각’한다고 표현함). p-value가 0.05 미만이라면, 이 통계치에서 귀무가설을 참으로 봤을 때 표본에서 실제로 해당되는 통계치가 나올 가능성은 5% 미만이라는 의미가 된다. 즉 해당 통계치는 95%의 확률로 대립가설이 참이 될 가능성이 훨씬 더 높은 것이라고 할 수 있다.

유의확률(p-value)이 활용된 실제 연구 사례(예시) #

귀무가설과 유의확률은 생물체 연구나 약물의 효능 연구에서 가설 검증 시 거의 필수적으로 사용되고 있는데, 간략하게 그러한 사례 중 하나를 살펴보겠다. 아래는 봉독 추출물(꿀벌의 독낭에 들어있는 봉독을 추출가공한 물질)이 피부 노화에 미치는 영향에 대한 연구결과에 포함된 실험결과이다. (봉독이 피부 노화에 미치는 영향(경희대 한의대 연구팀)) 이 연구에서 연구자들은 봉독이 피부노화를 억제하는 역할을 할 것이라는 가설을 설정하고 실험을 통해 이를 검증하는 과정을 거쳤다. 실험결과를 분석할 때 실험 통계치로부터 나온 유의확률의 값에 따라서 가설이 유효한지를 확인하였다. 아무것도 주입하지 않은 대조군(Control)보다 봉독을 주입한 실험군(Syringe)에서 p-value 0.037로 훨씬 더 작은 값이 나온 것으로 보아 해당 실험은 유의한 것으로 볼 수 있었다.

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