hypothesis_testing
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| hypothesis_testing [2023/11/26 22:17] – [가설검증] hkimscil | hypothesis_testing [2025/11/25 03:23] (current) – [가설검증] hkimscil | ||
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| ====== 측정수준과 관련된 가설검증 이야기 ====== | ====== 측정수준과 관련된 가설검증 이야기 ====== | ||
| + | see also [[:Central Limit Theorem|CLT]] | ||
| 가설에는 차이와 관련을 나타내는 것이 있다고 하였다 ([[Hypothesis]] 참조). 가설에 나타나는 IV 와 DV 가 어떻게 측정(measure)이 되었는가에 따라서 차이와 관련의 가설로 나누게 된다. 아래 가설들은 각각의 변인(독립, | 가설에는 차이와 관련을 나타내는 것이 있다고 하였다 ([[Hypothesis]] 참조). 가설에 나타나는 IV 와 DV 가 어떻게 측정(measure)이 되었는가에 따라서 차이와 관련의 가설로 나누게 된다. 아래 가설들은 각각의 변인(독립, | ||
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| + | <wrap #eg01 /> | ||
| 연구자는 조사방법론 수업을 듣는 전체 모집단 학생들의 평균(이런 종류의 테스트가 있다고 가정)이 얼마인지를 알고 있다(평균 = 50, stdev = 10). | 연구자는 조사방법론 수업을 듣는 전체 모집단 학생들의 평균(이런 종류의 테스트가 있다고 가정)이 얼마인지를 알고 있다(평균 = 50, stdev = 10). | ||
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| * standard error 두 단위를 쓴 95%를 confidence level 이라고 부른다. | * standard error 두 단위를 쓴 95%를 confidence level 이라고 부른다. | ||
| * 반면에 5%의 error 가능성을 type I error 혹은 probability level이라고 (줄여서 p-level 혹은 p-value) 부른다. | * 반면에 5%의 error 가능성을 type I error 혹은 probability level이라고 (줄여서 p-level 혹은 p-value) 부른다. | ||
| + | |||
| + | 위에서 언급한 두개의 standard error를 사용하여 confidence interval을 구하는 것을 책에서는 | ||
| + | $ a = 2 (1.96)$ | ||
| + | $ a = 3 (2.58)$ | ||
| + | |||
| + | $$ \overline{X} \pm a * \frac{\sigma}{\sqrt{n}} $$ | ||
| + | $$ \overline{X} \pm a * \frac{s}{\sqrt{n}} $$ | ||
| ====== z test ====== | ====== z test ====== | ||
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