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가설검정이라 한다.”
사회과학뿐만 아니라 자연과학 분야에서 가장 많이 사용
가설 (참) -> 실제 (참) / 가설 (거짓) -> 실제 (거짓) : 가장 바람직한 경우
가설 (거짓) -> 실제 (참) / 가설 (참) -> 실제 (거짓) : 가설 검정의 오류
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검정하고자 하는 변수가 모집단에 정규분포를 이룬다.
셋째, 검정하고자 하는 변수가 모집단에서 등분산이다. 이용숙 외(2017). 간호연구. 수문사.
8. 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는
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가능성을 확인할 수 있다.
요약하면 귀무 가설은 비교를 위한 기준선을 제공하고, 연구자가 통계적 유의 수준을 결정할 수 있도록 하며, 대안 가설을 정의하는 데 도움이 되기 때문에 중요하다. 가설 검정과 통계 분석의 기본 개념이다.
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1. 계량치의 검정
[1] 모평균의 검정(모평균 가설검정)
(1) 모표준편차기지: Z분포이용
(2) 모표준편차미지: t분포이용
[2] 모평균차의 검정(두 모평균의 가설검정)
(1) 모표준편차기지: 두 독립표본의 평균비교→표준정규분포이용
(2) 모표
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가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명하고, 오류를 최소화하기 위해서는 어떻게 해야 하는지 기술하시오(4점).
1) 가설검정 시 발생할 수 있는 오류(2가지)는 무엇인지 설명
제1종 오류는 영가설이 참임에도 영가설을 기각함
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가설 : 처치집단간 평균값들의 vectors가 동일하다.
- 대립가설 : 처치집단간 평균값들의 vectors가 동일하다.
☞ 다변량 검정 결과 네가지 통계량이 모두 기각되었으므로 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다. 따라서 현소속계열의 대학 만
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교육시간의 요구정도에 대한 가설검정은 범용감사소프트웨어의 활용 수준이 낮을수록, 전산감사 교육에 대한 중요성의 인식 수준이 높을수록, 대학(원)이 아닌 다른 교육기관에서 교육을 받은 경우일수록 2년차 전산감사 교육시간에 대한 요
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글 1
나. 가설설정 및 검정의 순서와 방법 1
다. 귀무가설과 대립가설을 세운다. 1
1) 정보수집에 대한 이론적 가설 3
2) 계약협상에 대한 이론적 가설 4
3) 계약이행에 대한 이론적 가설 6
4) ETS(Electronic Trading System) 가설 8
라. 참고문헌 9
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가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 34
빅데이터와 기계 학습: 35
실험 계획법 36
비모수 통계 36
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 37
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 40
? 통계
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검정을 통한 효율성 및 능률성의 확보, 일부 실효성 없는 전시행정 김대중 정부 때 시행된 정원동결제도(총정원제도)등이 대표적인 예가 될 것인데, 미· 일과 달리 대통령령에 의해 정해져 있으며 그 내용면에서도 지방공무원 및 헌법상 독립
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오류와 불확실성 다루기: 86
5. 다양한 분야와의 융합: 86
6. 정보의 해석과 의사 소통: 86
7. 진실을 파악하는 도구: 86
기초 이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
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오류와 불확실성 다루기: 100
5. 다양한 분야와의 융합: 100
6. 정보의 해석과 의사 소통: 100
7. 진실을 파악하는 도구: 100
기초 이론과 개념: 101
회귀 분석 및 모델링: 101
가설 검정과 추론: 102
데이터 분석 및 시각화: 102
빅데이터와 기계 학
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오류와 불확실성 다루기: 127
5. 다양한 분야와의 융합: 128
6. 정보의 해석과 의사 소통: 128
7. 진실을 파악하는 도구: 128
기초 이론과 개념: 129
회귀 분석 및 모델링: 129
가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학
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오류와 불확실성 다루기: 77
5. 다양한 분야와의 융합: 77
6. 정보의 해석과 의사 소통: 77
7. 진실을 파악하는 도구: 77
가. 기초 이론과 개념: 78
나. 회귀 분석 및 모델링: 78
다. 가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이
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오류와 불확실성 다루기: 131
5. 다양한 분야와의 융합: 132
6. 정보의 해석과 의사 소통: 132
7. 진실을 파악하는 도구: 132
나. 기초 이론과 개념: 132
다. 회귀 분석 및 모델링: 133
라. 가설 검정과 추론: 134
마. 데이터 분석 및 시각화: 134
바. 빅
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