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검정(Hypothesis Testing)
표본통계량을 이용하여 모집단에 대한 가설의 진위를 가리는 통계분석 방법
가설--->모집단의 특성에 대한 주장
검정--->표본통계량을 조사해 모집단에 대한 가설의 진위를 가리는 것 9장 가설검정 기본
단일
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PDF 화일입니다.... 7.1 이론적 근거
7.1.1 서론
7.1.2 단일 모평균의 검정
7.1.3 두 모집단의 평균의 차에 관한 검정
7.1.4 두 모집단이 독립이 아닌 경우(대응표본)
7.2 SAS에서의 두 모집단의 평균 차에 관한 검정
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검정은 분산분석(ANOVA)과 밀접하게 관련되며, 데이터의 분포와 변동성을 평가하여 집단 간 차이가 통계적으로 유의미한지를 판단하는 데 사용된다. F-검정은 다음과 같은 두 가지 주요 특징을 가진다.
F-검정은 두 모집단의 분산 비율이 동일한
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모집단과 표본
8장. 표본평균의 분포와 확률계산
9장. 모평균에 관한 통게적 추정
10장. 모평균에 관한 통계적 가설검정
11장. 수요예측의 개념 및 유형
12장. 회귀분석을 이용한 수요예측
13장. 시계열자료를 이용한 수요예측
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단일표본 T-검정
-단일 모집단의 평균에 대한 가설을 검증하고자 하는 경우
예) 마케팅조사론 수강생의 평균 몸무게는 60kg일 것이다.
분석과정: 분석->평균비교->일표본 T 검정->검정값: 150
해석)
위의 표를 살펴보면, 케이스의 수는 3
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검정에서의 기각값은 자유도에 따라 달라진다. 유의수준 5%에서 단일표본에 대한 양측검정의 t-값(기각값)은 이 된다.
t-검정 공식과 신뢰구간(양측 검정)
(2) 두 독립표본 t-검정
두 독립표본 t-검정은 두 모집단의 평균을 비교하기 위하여 표본
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단일표본
단일표본 Z 검정
두 독립표본
두 독립표본 Z 검정
두 종속표본
두 종속표본 Z 검정
분산을 모를 때
단일표본
단일표본 t 검정
두 종속표본
두 종속표본 t 검정
두 독립표본
두 독립표본 t 검정
세집단 이상
독립변수 1개
일원분산분석
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모집단, 표본, 조사단위, 표집단위가 무엇인지를 각각 명시하시오
2) 단순무작위표집, 계통표집, 층화표집을 각각 적용하여 표집하는 방법을 구체적으로 제시하시오
4. 교재 제10~12장에 제시된 자료분석방법(한 평균의 가설검정, 두 평균의
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검정의 대상이 되는 가설을 통계가설이라 한다. 통계가설은 ( ①귀무가설(null hypothesis) ) 또는 영가설이라고 하며 기호로는 ( H0 )로 나타낸다. 반면, 실제 연구자가 입증하고자 하는 가설은 대립가설 또는 ( ②연구가설(research hypothesis) )이라 하
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모집단 평균과 목표 값의 차이가 0보다 작거나 같다고 기술한다.
T 표본 (단측검정)
test of μ = 100 v3 > 100
N : 25 / Mean : 102.000 / StDev : 4.000 / SE Mean : 0.800 / 95% Lower Bound : 100.631 / T : 2.50 / P : 0.010
결과를 해석하려면 p-값을 유의 수준과 비교해야 한다
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