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Hypothesis Testing

가설 검정
8개 레벨
데이터를 기반으로 주어진 가설이 참인지 검증하는 과정이에요. 일반적으로, 귀무가설과 대립가설을 세우고 통계량을 계산해 유의성을 평가해요. 이로써 결과의 가능성과 신뢰성을 판단할 수 있어요.
가설 검정 스킬 여정을 시작하세요
8개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
8 레벨 로드맵
단계별 역량 인증

학습 로드맵

8개 레벨
전체 8

Lv 1. 확률 이론의 기본 개념을 알아요

  1. 1. 확률 변수
  2. 2. 조건부 확률 및 베이즈 정리
  3. 3. 확률 분포(이산/연속)

Lv 2. 기술 통계로 데이터 분포를 요약할 수 있어요

Lv 3. 표본분포와 중심극한정리를 설명할 수 있어요

Lv 4. 가설 검정의 원리를 설명할 수 있어요

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Lv 5. z-검정과 t-검정을 수행할 수 있어요

Lv 6. 카이제곱 검정과 ANOVA를 활용할 수 있어요

Lv 7. 비모수 검정을 수행할 수 있어요

Lv 8. 검정력 분석과 효과 크기를 계산할 수 있어요

하위주제 (4)

Alternative Hypothesis
대체 가설은 연구자가 주장하고자 하는 바에요. 일반적으로 관찰된 데이터에서 효과나 차이가 존재한다고 가정해요. 이 가설이 참일 경우, 귀무가설을 반박해야 해요.
Null Hypothesis
귀무가설은 연구에서 검증하고자 하는 기본 가정을 의미해요. 주로 '차이가 없다'는 내용으로 설정돼요. 이 가설이 기각되면 연구 결과에 의미가 있음을 나타내요.
Type I and II Errors
p-value
수집된 데이터가 귀무 가설 하에서 관찰된 결과와 얼마나 일치하는지를 나타내는 지표에요. 이 값이 작을수록 귀무 가설을 기각할 가능성이 높아져요. 일반적으로 0.05 이하일 때 귀무 가설을 기각하는 경향이 있어요.

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고

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