통계적 검정이란 연구자가 수립한 가설이 유의한지 아닌지에 대해 검정하는 것을 의미합니다.
한가지 유의할 점은 ‘검증’이 아니라 ‘검정’ 이라는 점 입니다.
국립 국어원에 따르면 검정/검증에 차이는 다음과 같습니다.
- ‘검정’은 ‘일정한 규칙에 따라 자격이나 조건을 검사하여 결정함.’이라는 뜻의 명사로, ‘교과서 검정/검정 시험/검정 결과에 따라 납품업체를 결정한다.’와 같이 씁니다.
- ‘검증’은 ‘검사하여 증명함.’이라는 뜻의 명사로, ‘검증 결과’, ‘그 이론은 검증을 거치지 않아서 신뢰할 수 없다.’와 같이 씁니다.
둘 다 비슷한 말인 것 같지만, 가설에는 검증이 아닌 검정을 쓰는것이 옳습니다. 가설을 시험한다는 것은 대립가설이 틀릴 증거를 모아 귀무가설이 맞다고 얘기하는 것입니다. 따라서 검사와 증명 보다는 입증에 가깝고 이는 곧 검정에 가깝다고 얘기할 수 있을것 같습니다.
💁🏻 한국통계학회에서 발간한 통계용어 사전에서도 마찬가지로 기술됐다고 합니다.
그래서 무엇을 검정한다고? 🖐 가설(Hypotheis)이요!
통계학에서는 가설을 숫자[모수]를 기반으로 한 주장을 의미합니다.
[그러니까 주장에 숫자가 있어야 한다는 얘기!]
여기서 숫자란 정확히는 모집단[==알고 싶은 집단]을 나타낼 수 있는 숫자를 의미합니다.
“대한민국 남자 키의 평균은 클 것이다.’, ‘A와 B의 평균 차는 적을 것이다.’ 와 같이 모호한 것 보다는
‘대한민국 남자 키 평균은 175이다.’, ‘A와 B의 평균 차는 0일 것이다.’ 와 같이 모집단을 나타내는 숫자여야 합니다.
여기서 연구자가 세우는 가설은 귀무가설(H0), 그에 대한 반대 가설을 대립가설(H1)이라고 표기 하니 함께 알아두면 좋을것 같습니다.
검정을 어디에 활용하나요?
가설 검정은 다음과 같이 활용 될 수 있습니다.
1. 모집단[==알고 싶은 집단]의 모수[parameter] 추정
알고자 하는 집단의 전수 조사가 복잡한 경우, 샘플을 통해 전체를 들여다 볼 수 밖에 없습니다. 때문에 조사한 샘플이 집단의 특징[모수]을 얼마나 잘 반영하는지 알아야 통계치를 신뢰할 수 있습니다.
따라서 우리는 샘플을 통계적 방법론으로 검정합니다.
2. 집단 간의 특징 비교
두 집단간, N 집단간의 차이 유무에 대해 확인해야 할 경우가 있습니다. 각 집단간의 차이가 존재하는지, 변화에 따른 효과가 있었는지 등에 대한 검정을 수행해야 하는 경우가 그렇습니다.
실험 계획법과 같은 분야에서 전문적으로 다루는 분야입니다.
3. 가설 검정
네. 당연하죠.
