랄라라

가설 검증의 논리 : 가설검증이란 모집단 모수에 대한 가설을 평가하기 위해 표본 데이터를 이용하는 표준화된 통계적 절차이다. 1. 알려지지 않은 모집단에 대한 가설을 설정한다. 영가설(귀무가설) H0과 대립가설(대안적 가설) H1, 상반된 2개의 가설을 기술한다. 두 가설 모두 모집단 모수치에 대한 관점에서 기술된다. - 귀무가설(영가설) H0: 독립변인(처치/자극)이 모집단에 대해 효과를 갖지 못함을 예측. (변화가 없다/효과가 없다/차이가 없다/관계가 없다) - 대립가설(대안적 가설) H1: 일반적 모집단에 대해 독립변인이 종속변인에 대해 효과를 갖고 있음을 예측. (변화가 있다/효과가 있다/차이가 있다/관계가 있다) 2. 유의수준을 통해 의사결정을 위한 영역 즉, 기각역을 설정하라. 실제로 표본을 ..

확률(p, probability)이란. 서로 다른 결과가 나올 수 있는 상황에서 특정 결과가 나올 비율 → 모든 확률 문제는 비율 문제로 바꿔 말할 수 있다. P(A)=(특정 사건이 발생할 수 있는 경우의 수)/(발생 가능한 모든 경우의 수) 모집단과 표본 사이를 어떻게 연결해야 할지를 알려주며, 이는 추론 통계의 기초가 되는 개념이다. 확률은 제한된 범위 0~1에서 움직인다. 무작위 표집(Random sample) 확률을 이용해 모집단, 표본의 특성을 유추해 낼 때 표본은 무작위 표집으로 뽑은 무작위 표본이어야한다. 1. 모집단의 모든 개체는 뽑힐 수 있는 동일한 기회를 가져야 하며, 2. 복원추출 방식으로 모집단은 최초 상태 그대로 유지해야 무작위 표집이라 할 수 있다. cf. 단일무선표본, 독립적 ..

Z점수(표준점수)란. : z=(X-µ)/σ (X-µ: 편차점수, zσ: X의 편차, X=µ+zσ) 분포안에서 개별 점수의 위치를 구체화하고, 부호를 통해 개별 점수가 평균보다 큰지 작은지를 파악할 수 있다. Z점수 절대값은 개별 점수와 평균 사이의 거리를 표준편차의 배수로 표현한 것으로 볼 수 있다. Z점수(표준점수)의 목적 1. 분포 속에서 모든 점수의 정확한 위치를 묘사하고 구체화하는 것 2. 다른 분포와 비교될 수 있는 표준화된 분포 형성 Z분포의 속성 - 원점수 분포와의 형태 동일 - 평균 항상 0 (Z점수 양의 값은 평균보다 위, 음의 값은 평균보다 아래) - 표준편차 항상 1 Z분포의 활용 - Z점수를 이용해 새로운 평균과 표준편차를 갖는 분포로 변환 가능 (예. 심리학, 교육학 분야에서 검사..