[통계 분석] 귀무가설과 대립가설 (null hypotheses and alternative hypotheses)

가설 테스트는 두 가지 반대되는 가설을 입증합니다. 영가설(귀무가설)과 대립가설. 리서치에서 어떻게 가설을 설정하는가는 실험을 통해서 무엇을 입증할 것이냐에 달려 있습니다. 

A hypothesis test examines two opposing hypotheses about a population: the null hypothesis and the alternative hypothesis. How you set up these hypotheses depends on what you are trying to show.

귀무 가설 - Null hypothesis (H0) 

귀무가설은 영가설이라고도 하면 차이가 없거나 의미있는 차이가 없는 경우의 가설을 말합니다. 대부분의 양적 연구에서 영가설은 실험집단과 통제집단 사이에 차이가 없다는 가설입니다. 

The null hypothesis states that a population parameter is equal to a value. The null hypothesis is often an initial claim that researchers specify using previous research or knowledge.

대립 가설 - Alternative Hypothesis (H1)

귀무가설과 대립되는 가설을 대립가설이라고 하고, 리서쳐가 연구를 통해 입증하기를 기대하는 내용이나 주장을 말합니다. 실험 집단 실험의 결과가 통제집단 실험 결과와 차이가 난다는 가설을 말합니다. 

The alternative hypothesis states that the population parameter is different than the value of the population parameter in the null hypothesis. The alternative hypothesis is what you might believe to be true or hope to prove true.

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What are some common hypotheses?

Hypothesis to determine whether a population mean, μ, is equal to some target value μ0 include the following:

• Ho: μ = μ0
• H1: μ < μ0 (a lower-tailed test) or
• H1: μ > μ0 (a upper-tailed test) or
• H1: μ ≠ μ0 (a two-tailed test) 이 경우는 위 두 경우를 포함하는 것을 말합니다. 

Hypothesis to determine whether one population mean, μ1 is equal to different population mean μ2include the following: 

• H0: μ1 = μ2 (두 집단 사이에 차이가 없다)
• H1: μ1< μ2 or
• H1: μ1> μ2 or
• H1: μ1≠ μ2