[Statistics] 검정통계량(Test Statistic)

작성일자 : 2023-11

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0.Intro

학부생시절 통계학을 공부하면서부터 수없이도 많이 들어온 가설 검정.

헷갈릴만한 통계 용어도 꽤나 많이 등장하고, 우리 실생활에서도 리서치 등에서 사용되는 방법이므로 개념 확립을 위해 정리할 필요성이 있어 가설 검정의 과정에 대해서 정리해보고자 한다.

 

이번 포스팅은 검정통계량에 대한 내용이다.

[Statistics] 귀무가설과 대립가설

 

[Statistics] 유의수준(Significance Level) (with 제 1종오류, 제 2종오류, 검정력)

1. 귀무가설, 대립가설 수립 
2. 유의수준 확인
3. 귀무가설 하에 검정통계량 계산
4. 검정통계량으로 p-value 계산
5. 귀무가설 기각 여부 결정(채택/기각)

-> 가설검정은 검정통계량을 구해 귀무가설을 채택할 것인지 기각할 것인지 판단하는 과정

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1. 검정통계량 (Test Statistic)

표본자료에 기초하여 계산된 검정통계량은 귀무가설 Ho가 참인 경우 해당 자료가 우리가 기대하는 것으로부터 얼마나 멀리 벗어나는지를 측정한다. 통계량의 값이 큰 경우 이것은 해당 자료가 Ho와 일치하지 않는다는 사실을 알려준다. 검정통계량이 어떤 값을 극단적인 것 또는 실제로 관찰되는 것보다 더 극단적인 것으로 받아들일 확률을 검정의 p-값(p-value)이라 하며, 이는 Ho가 참이라는 가정 하에서 계산된다. p-값이 작을수록 해당 자료가 제공하는 Ho와 상반되는 증거는 더 강해진다. -네이버 지식백과-

 

가설 검정마다 귀무 가설에서 가정된 확률 모형을 기반으로 각기 다른 검정 통계량을 사용한다. 일반적인 검정 및 검정 통계량은 다음과 같다다.

 

가설 검정검정 통계량

Z-검정	Z-통계량
t-검정	t-통계량
분산 분석	F-통계량
카이-제곱 검정	카이-제곱 통계량

출처 : https://blog.naver.com/changeangel/222928797834