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검정이라 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
= 주관
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의 관계
제1종오류를 범할 가능성과 제2종오류를 범할 가능성 간에는 상충관계가 있다. 1종오류를 줄이기 위해서 유의수준 α값을 줄이게 되면, 2종오류가 커지게 되어 검정력이 떨어지고, 검정력을 높이기 위해(2종오류를 줄이기 위해) 유의수
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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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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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검정을 통해 약물의 효과를 검증하는 작업을 하면서, 의약 통계학의 중요성을 다시 한 번 깨달았습니다. 특히, 임상 시험의 표본 크기 설정과 시험 설계 단계에서의 오류를 예방하는 방법을 배우며, 정확한 데이터 분석이 의약품 개발 과정에
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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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