데이터 과학을 위한 통계(2판)

117

3

장

통계적 실험과 유의성검정

가설이

틀렸다

는 것을 입증해서,

A

그룹과

B

그룹 간의 차이가 우연이 아니라는 것을 보여주는

것이 모두의 희망이다.

이를 위한 한 가지 방법으로 재표본추출 순열검정을 통한 방법이 있다. 이는

A

와

B

그룹의 결

과를 서로 섞어서 비슷한 크기의 그룹들을 반복적으로 만든 다음, 관찰된 차이를 각 경우에서

발생되는 차이와 비교했을 때 얼마나 극단적인지 관찰하는 방법이다. 그룹

A

와

B

를 섞어서 만

든 결과들을 결합한 것과 이들로부터 재표본하는 절차는 그룹

A

와

B

가 동등하고 상호 교환이

가능하다는 귀무가설을 구현하는 것이다. 이것을 귀무 모델이라고 한다.

3

.

3

절에서 자세한 내

용을 다룬다.

3.2.2

대립가설

가설검정은 그 성격상 귀무가설뿐만 아니라 그와 대립하는 가설을 포함한다. 여기 몇 가지 예

가 있다.

•

귀무가설: 그룹

A

와 그룹

B

의 평균에는 차이가 없다.

대립가설 :

A

는

B

와 다르다(더 크거나 작을 수 있다 )

•

귀무가설:

A

≤

B

대립가설 :

A

>

B

•

귀무가설:

B

는

A

보다

X

% 더 크지 않다.

대립가설 :

B

는

A

보다

X

% 크다.

결국, 귀무가설과 대립가설이 모든 가능성을 설명할 수 있어야 한다. 귀무가설의 본질은 가설

검정의 구조를 결정한다.

3.2.3

일원/이원 가설검정

A

/

B

검정을 통해 기존에 기본으로 사용하던 옵션(

A

라고 하자 )과 비교하여 새 옵션(

B

라고 하

자)이 어떠한지 검증한다고 하자. 새 옵션이 완벽히 더 나은 것으로 입증되지 않는 이상, 기본

옵션을 계속 사용한다는 ...