1. 통계적으로, `유의성 (Significance) 있음` 이란?
ㅇ 실험 또는 검정 결과가, 통계적으로 단순히 우연(Randomness)이라고 보기 어려우며,
- 표본으로부터 나온 통계량이, 모집단의 참모습을 담고 있음
ㅇ 모집단 모수의 성질이, 표본에 그대로 나타나서, 표본통계량이 추정량으로서 의미가 있음
2. `유의성 검정 (Significance Test)` 이란?
ㅇ 수집된(관찰된) 자료가,
- 이론 또는 가설에 부합하는가 여부를 판단하는 것
. 즉, 통계적으로 유 의미한가(의미가 있는지)를 판단하는 것
ㅇ 즉, 모집단에 대해 가설화된 확률모형이,
- 자료들을 얼마나 잘 설명하는지 알아보기 위한 방법
ㅇ 한편,
- 단순히 통계적 가설검정이라 할 때는, 주로 유의성 검정을 의미함
. 즉, 귀무가설이 틀려서 기각되어야 하는지를 검정하는 것
2. [참고사항]
ㅇ 유의성 검정이 주로 필요한 때는?
- 확률실험에 대한 확률모델(확률분포)은 알려져 있었으나,
- 실험의 조건이 변화(표본 크기가 커짐, 신약 출시 등)하여,
- 본래의 확률모델이 타당한지를 검정할 때
ㅇ 유의성 검정시에, 귀무가설,대립가설의 비교
- 귀무가설 : 변화된 조건에 의해서도, 기본적인 확률모델이 영향을 안받는다는 가설
- 대립가설 : 변화된 조건에 따라서, 기본적인 확률모델이 영향을 받을 것이라는 가설