제작기간은 타 유튜버 대비, 준비해야할 자료도 많고 쉽게 설명드리기 위해 애니메이션으로 상황극을 연출해야돼서, 제작기간이 오래걸립니다. 보통 한달정도 걸리는데, 많은 양의 영상을 제공해드릴 수는 없지만 여러분들의 5분이 허비되지 않고 남들보다 앞서나가는 지혜를 제공해드리기 위해 한편한편 정성을 다해, 제작하겠습니다. 다음편 업로드까지 오래 걸려 잊어버릴 수 있겠지만, 놓치지않게 구독 부탁드리겠습니다. 감사합니다❤️
좋은 질문 주셔서 감사합니다! 이 경우 귀무가설(H0)은 : “동전이 (앞면이든 뒷면이든)나올 확률은 같다” 가 됩니다. 그리고 우리가 오류를 허용할 확률 즉, 유의수준을 a를 0.01로 설정한다면 (이 유의수준 설정은 사람마다 상황마다 다릅니다.) a = 0.01 p-value = 0.000•••931323 이 되므로 a > p-value 다시 말해, 알파가 p-value보다 크기 때문에 (우리가 오류를 허용하는 경우보다 실제 데이터 결측값이 더 적기 때문에) 귀무가설은 기각하게 되고, 자동적으로 대립가설 H1: “동전이 (앞면이든, 뒷면이든)나올확률은 다르다.“ 가 채택됩니다. 앞면이 더 높은지, 뒷면이 더 높은지는 수학적으로 검증불가능하지만 맥락을 고려했을 때, (룰렛 칸막이에 이상이 있다) 앞면이 나올 확률이 더 높다라는 결론이 나올 수 있습니다. 더 궁금하신 내용이 있으시다면 언제든지 지금처럼 질문 부탁드리겠습니다❤️ 감사합니다:)
1. 귀무가설을 세울 때는 “무언가 차이가 있다” 라고 가설을 세우지 않습니다. 그 이유는 영상에서 설명한 것처럼 무언가가 틀리다가 더 증명하기 쉽기 때문입니다. 즉, 귀무가설 자체를 잘못 설정했습니다. 2. 그럼에도 불구하고, 귀무가설을 “백신에 효과가 있다” 라고 세웠다면 이때 p-value는 0.03(100명 중 3명)이 아닌 0.97(100명 중 97명)이 됩니다. 왜냐하면 p-value는 영상에서 설명한 것처럼, 실제로 일어난 값이기 때문이죠. 즉 p-value = 0.97 > 유의수준 a = 0.05 으로 p-value가 유의수준 a보다 작지 않기때문에귀무가설은 기각될 수 없습니다. 다시말해 대립가설인 “백신은 효과가 없다” 도 기각할 수가 없습니다. 귀무가설이 기각되면 대립가설은 채택되지만 귀무가설이 기각되지 않았다면, 대립가설이 옳은지 틀린지 알 수 없습니다. 즉, 백신이 효과가 있는지 없는지를 알 수가 없습니다. 이 때문에, 1번에서 설명한 것처럼 귀무가설을 잘 설정해주셔야합니다. 예리한 질문 덕분에 답변하면서 즐거웠습니다. 감사합니다 ❤️
1) 영가설(=귀무가설)과 대립가설의 형태는 수학적으로 고정되어 있습니다. 영가설은 '같다' 이고 수학적 표현으로 '=' 입니다. 대립가설은 '다르다'이고 수학적으로 '≠' 입니다. 2) 따라서 "영가설을 잘 설정해야 한다."는 표현에는 약간의 오해의 소지가 있습니다. 애시당초 영가설과 대립가설의 의미와 형태는 고정되어 있기에 누가 이걸 바꾼다고 해서 바뀌는 것이 아닙니다. 2-1) 많은 사람들이 영가설 설정에 곤혼을 치를 수 있습니다. 통계책 문제를 보면 "~~~ 라고 알려져 있다." 식의 표현이 보입니다. 예를 들면, A 제약회사의 B 백신의 성능은 40이라고 알려져 있다. 이러면 영가설은 [ H0: B 백신의 성능 = 40 ] 이 됩니다. 또 대한민국 성인의 평균 키는 173으로 알려져 있다라는 표현으로 시작하는 문제라면 영가설은 [ H0: 대한민국 성인 평균 키 = 173] 입니다. 2-2) 흔히 영가설은 진실이다 식의 표현으로 설명하는데, 이것보다는 그냥... 이게 정말 진실인지 아닌지까지는 모르겠으나 173이라고 알려져 있어... 이러면 영가설이 됩니다. 따라서 영가설의 내용은 진실이라기 보다는 기존에 알려져 있는 통념에 가깝습니다. 3) 댓글에 "백신이 효과가 있다.", "백신이 효과가 없다." 이런 표현이 있는데 간단합니다. 효과가 없다는 것이 '같다'의 의미이고 효과가 있다는 것이 '다르다'의 의미입니다. 그냥 간단히 생각하면, 백신이 효과가 있다는 것은 구백신보다 더 효과가 있다는 것입니다. 이때 영가설은 "구백신의 성능과 신백신의 성능이 같다." 가 됩니다. 또는 신백신의 성능이 있으려면 제약회사의 기준을 초과해야 할 겁니다. 그 성능이 37이라고 한다면 영가설은 "신백신의 성능은 37이다.(또는 37과 같다.)" 가 됩니다. 4) 그럼 "백신은 효과가 있다." 라고 가설을 세울 수가 없느냐??? 의 반문이 있을 수 있습니다. 1)에서 말했듯이 영가설과 대립가설은 이미 형태가 고정되어 변경할 수가 없습니다. "백신은 효과가 있다."라고 가설을 세운다면 이는 연구가설이 됩니다. 연구자가 아니면 개발팀에서 스스로 가설을 만들면 되는 겁니다. 통계적으로 검정해서 영가설이 기각되면 대립가설이 채택되어 효과가 있다는 결론에 이르게 됩니다. 5) 통계관련 유튜브 설명 영상에서 흔히 하는 실수 중 하나가 연구가설은 대립가설과 같다는 식의 설명입니다. 절대 아닙니다. 연구가설은 영가설 형태일 수도 있고 대립가설 형태일 수도 있습니다. 선택은 연구자가 하는 것입니다. '같다'라는 결과를 바란다면 연구가설을 영가설 형태로 만들면 되는 것이고 '다르다'라는 결과를 바란다면 대립가설 형태로 연구가설을 설정하면 됩니다. 물론 다수의 연구자는 대립가설 형태의 연구가설을 세우긴 합니다만 [연구가설=대립가설]은 절대 아닙니다. 6) 혹자는 "대립가설이 기각되고 영가설이 채택되었다."라는 표현을 씁니다. 학회의 연구논문에서 아주 가끔 등장하기도 합니다. 채택과 기각의 판단 대상은 영가설이지 대립가설이 아닙니다. 순서는 영가설이 채택되면 그걸로 끝입니다. 영가설이 기각되었기에 대안적으로 대립가설이 채택되는 것입니다. 대립가설의 채택/기각 여부를 먼저 따지는 것이 아니라 영가설의 채택/기각 여부를 먼저 따지는 것이지요. 그래서 채택과 가각의 '판단' 대상이라고 한 겁니다. 7) 이 설명에서는 단측검정(one-sided test)와 양측검정(two-sided test), 모수와 표본통계량, 검정통계량과 유의수준, 그리고 유의확률 등과 관련된 복잡한 설명은 제외했습니다.
연구가설 = 대립가설이 아닌 건 저도 이번 기회에 처음알았네요!! 귀무가설과 관련해서 잘 알고있다고 자부했는데 말씀해주신 내용을 통해 제가 또 얼마나 부족한지 깨닫게 되는 계기가 되었습니다. 대학시절 저희 교수님이 댓글 작성자님처럼 이렇게 쉽게 알려주셨으면 더 좋은 영상이 나올 수 있었을텐데 아쉽네요 🤣 그래도 정성스럽게 지혜를 전달해주셔서 감사합니다. 행복한 하루 되세요❤️
![[어승룡의 와인이야기] 와인은 얼마나 보관하고 마셔야 좋을까?](http://i.ytimg.com/vi/FIdlA_n-xCg/mqdefault.jpg)
학생 시절 이해하기 어려웠던 귀무가설인데 영상으로 보니 빠르게 이해가 되네요
예시가 쉬워서 좋네요 굿굿
와.. 이거 뜬다 2화는 언제나오나요?
제작기간은
타 유튜버 대비,
준비해야할 자료도 많고
쉽게 설명드리기 위해
애니메이션으로 상황극을 연출해야돼서,
제작기간이 오래걸립니다.
보통 한달정도 걸리는데,
많은 양의 영상을 제공해드릴 수는 없지만
여러분들의 5분이 허비되지 않고
남들보다 앞서나가는 지혜를 제공해드리기 위해
한편한편 정성을 다해, 제작하겠습니다.
다음편 업로드까지 오래 걸려 잊어버릴 수 있겠지만, 놓치지않게 구독 부탁드리겠습니다.
감사합니다❤️
영상 말미가 흐지부지 된 느낌이 있어서 질문 드려요
이 경우 귀무가설은 “31번째에서 앞 뒷면이 나올 확률은 같다“가 되고
그 경우의 p값이 0.000000000931323이니까, 귀무가설이 기각된다는 이야기신가요?
좋은 질문 주셔서 감사합니다!
이 경우
귀무가설(H0)은 : “동전이 (앞면이든 뒷면이든)나올 확률은 같다”
가 됩니다.
그리고 우리가 오류를 허용할 확률
즉, 유의수준을 a를 0.01로 설정한다면
(이 유의수준 설정은 사람마다 상황마다 다릅니다.)
a = 0.01
p-value = 0.000•••931323 이 되므로
a > p-value
다시 말해, 알파가 p-value보다 크기 때문에
(우리가 오류를 허용하는 경우보다
실제 데이터 결측값이 더 적기 때문에)
귀무가설은 기각하게 되고,
자동적으로
대립가설 H1: “동전이 (앞면이든, 뒷면이든)나올확률은 다르다.“ 가 채택됩니다.
앞면이 더 높은지, 뒷면이 더 높은지는
수학적으로 검증불가능하지만
맥락을 고려했을 때,
(룰렛 칸막이에 이상이 있다)
앞면이 나올 확률이 더 높다라는 결론이 나올 수 있습니다.
더 궁금하신 내용이 있으시다면 언제든지
지금처럼 질문 부탁드리겠습니다❤️
감사합니다:)
감사합니다!
만약에 "백신에 효과가 있다"라고 귀무가설을 세우고, 영상대로 100명 중 3명이 백신효과가 없고, 유의 수준이 5%일 때 귀무가설이 기각되면 "백신은 효과가 없다"라는 대립가설이 채택이 되나요?
1. 귀무가설을 세울 때는 “무언가 차이가 있다” 라고 가설을 세우지 않습니다. 그 이유는 영상에서 설명한 것처럼 무언가가 틀리다가 더 증명하기 쉽기 때문입니다. 즉, 귀무가설 자체를 잘못 설정했습니다.
2. 그럼에도 불구하고, 귀무가설을 “백신에 효과가 있다” 라고 세웠다면 이때 p-value는 0.03(100명 중 3명)이 아닌 0.97(100명 중 97명)이 됩니다. 왜냐하면 p-value는 영상에서 설명한 것처럼, 실제로 일어난 값이기 때문이죠.
즉 p-value = 0.97 > 유의수준 a = 0.05
으로 p-value가 유의수준 a보다 작지 않기때문에귀무가설은 기각될 수 없습니다.
다시말해 대립가설인 “백신은 효과가 없다” 도 기각할 수가 없습니다.
귀무가설이 기각되면 대립가설은 채택되지만
귀무가설이 기각되지 않았다면, 대립가설이 옳은지 틀린지 알 수 없습니다.
즉, 백신이 효과가 있는지 없는지를 알 수가 없습니다.
이 때문에, 1번에서 설명한 것처럼 귀무가설을 잘 설정해주셔야합니다.
예리한 질문 덕분에 답변하면서 즐거웠습니다.
감사합니다 ❤️
1) 영가설(=귀무가설)과 대립가설의 형태는 수학적으로 고정되어 있습니다. 영가설은 '같다' 이고 수학적 표현으로 '=' 입니다. 대립가설은 '다르다'이고 수학적으로 '≠' 입니다.
2) 따라서 "영가설을 잘 설정해야 한다."는 표현에는 약간의 오해의 소지가 있습니다. 애시당초 영가설과 대립가설의 의미와 형태는 고정되어 있기에 누가 이걸 바꾼다고 해서 바뀌는 것이 아닙니다.
2-1) 많은 사람들이 영가설 설정에 곤혼을 치를 수 있습니다. 통계책 문제를 보면 "~~~ 라고 알려져 있다." 식의 표현이 보입니다. 예를 들면, A 제약회사의 B 백신의 성능은 40이라고 알려져 있다. 이러면 영가설은 [ H0: B 백신의 성능 = 40 ] 이 됩니다. 또 대한민국 성인의 평균 키는 173으로 알려져 있다라는 표현으로 시작하는 문제라면 영가설은 [ H0: 대한민국 성인 평균 키 = 173] 입니다.
2-2) 흔히 영가설은 진실이다 식의 표현으로 설명하는데, 이것보다는 그냥... 이게 정말 진실인지 아닌지까지는 모르겠으나 173이라고 알려져 있어... 이러면 영가설이 됩니다. 따라서 영가설의 내용은 진실이라기 보다는 기존에 알려져 있는 통념에 가깝습니다.
3) 댓글에 "백신이 효과가 있다.", "백신이 효과가 없다." 이런 표현이 있는데 간단합니다. 효과가 없다는 것이 '같다'의 의미이고 효과가 있다는 것이 '다르다'의 의미입니다. 그냥 간단히 생각하면, 백신이 효과가 있다는 것은 구백신보다 더 효과가 있다는 것입니다. 이때 영가설은 "구백신의 성능과 신백신의 성능이 같다." 가 됩니다. 또는 신백신의 성능이 있으려면 제약회사의 기준을 초과해야 할 겁니다. 그 성능이 37이라고 한다면 영가설은 "신백신의 성능은 37이다.(또는 37과 같다.)" 가 됩니다.
4) 그럼 "백신은 효과가 있다." 라고 가설을 세울 수가 없느냐??? 의 반문이 있을 수 있습니다. 1)에서 말했듯이 영가설과 대립가설은 이미 형태가 고정되어 변경할 수가 없습니다. "백신은 효과가 있다."라고 가설을 세운다면 이는 연구가설이 됩니다. 연구자가 아니면 개발팀에서 스스로 가설을 만들면 되는 겁니다. 통계적으로 검정해서 영가설이 기각되면 대립가설이 채택되어 효과가 있다는 결론에 이르게 됩니다.
5) 통계관련 유튜브 설명 영상에서 흔히 하는 실수 중 하나가 연구가설은 대립가설과 같다는 식의 설명입니다. 절대 아닙니다. 연구가설은 영가설 형태일 수도 있고 대립가설 형태일 수도 있습니다. 선택은 연구자가 하는 것입니다. '같다'라는 결과를 바란다면 연구가설을 영가설 형태로 만들면 되는 것이고 '다르다'라는 결과를 바란다면 대립가설 형태로 연구가설을 설정하면 됩니다. 물론 다수의 연구자는 대립가설 형태의 연구가설을 세우긴 합니다만 [연구가설=대립가설]은 절대 아닙니다.
6) 혹자는 "대립가설이 기각되고 영가설이 채택되었다."라는 표현을 씁니다. 학회의 연구논문에서 아주 가끔 등장하기도 합니다. 채택과 기각의 판단 대상은 영가설이지 대립가설이 아닙니다. 순서는 영가설이 채택되면 그걸로 끝입니다. 영가설이 기각되었기에 대안적으로 대립가설이 채택되는 것입니다. 대립가설의 채택/기각 여부를 먼저 따지는 것이 아니라 영가설의 채택/기각 여부를 먼저 따지는 것이지요. 그래서 채택과 가각의 '판단' 대상이라고 한 겁니다.
7) 이 설명에서는 단측검정(one-sided test)와 양측검정(two-sided test), 모수와 표본통계량, 검정통계량과 유의수준, 그리고 유의확률 등과 관련된 복잡한 설명은 제외했습니다.
연구가설 = 대립가설이 아닌 건
저도 이번 기회에 처음알았네요!!
귀무가설과 관련해서 잘 알고있다고 자부했는데
말씀해주신 내용을 통해
제가 또 얼마나 부족한지 깨닫게 되는 계기가 되었습니다.
대학시절 저희 교수님이 댓글 작성자님처럼
이렇게 쉽게 알려주셨으면 더 좋은 영상이 나올 수 있었을텐데 아쉽네요 🤣
그래도 정성스럽게 지혜를 전달해주셔서 감사합니다. 행복한 하루 되세요❤️
머라는거야 제길
다음 영상은 더 이해하기 쉽게,
제가 더 많이 공부하고 준비하겠습니다.
의견내주셔서 감사합니다👍
곡학아세