types_of_error
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| {{keywords> | {{keywords> | ||
| ====== Types of error ====== | ====== Types of error ====== | ||
| - | < | + | < |
| 요약 | 요약 | ||
| - | * black line(bl): $\overline{x}=0, | + | * black line(bl): $\overline{x}=0, |
| - | * red line(rl): | + | * red line(rl): |
| * green line: 가설테스트를 했을 때 영가설을 부정하게 되는 기준 (sd=2). | * green line: 가설테스트를 했을 때 영가설을 부정하게 되는 기준 (sd=2). | ||
| * 노란색 부분: type I error | * 노란색 부분: type I error | ||
| Line 11: | Line 11: | ||
| 설명 | 설명 | ||
| - | * H1: $\display\mu_{\text{black}} \neq \mu_{\text{red}} \;\;\; (0 \neq 3) $ | + | * H1: $\mu_{\text{black}} \neq \mu_{\text{red}} \;\;\; (0 \neq 3) $ |
| - | * H0: $\display\mu_{\text{black}} = \mu_{\text{red}} \;\;\; (0 = 3) $ | + | * H0: $\mu_{\text{black}} = \mu_{\text{red}} \;\;\; (0 = 3) $ |
| - | * H1: 새로운 약의 효과가 3시간 지속되어 | + | * H1: 새로운 약의 효과는 기존 약과 다를 것이다. |
| * H0: 새로운 약의 효과가 없을 것이다. | * H0: 새로운 약의 효과가 없을 것이다. | ||
| - | 실제 현상이 (약의 효과가) 있는 것으로 가정하면 붉은 선이 현실이 된다. 그러나 연구자는 붉은 선은 가정을 할 뿐 알 수 없으며, 검은 선을 가지고 (즉 영가설을 가지고) 판단을 하게 된다. 이 때 판단의 기준은 녹색 선이며, 이는 SE 단위 둘을 사용한 .05를 가르킨다. | + | 실제 현상이 (약의 효과가) 있는 것으로 가정하면 붉은 선이 현실이 된다. 그러나 연구자는 붉은 선은 가정을 할 뿐, 실제로는 |
| <WRAP classes # | <WRAP classes # | ||
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| 알파의 경우는 연구자가 정하는 방법으로 컨트롤할 수 있다. 그러나, 베타의 경우는 알파와 같은 방법을 사용할 수는 없다. 베타를 줄이는, 즉 영가설이 거짓으로 부정을 해야하는데 그렇게 하지 못하는 경우를 줄이는 방법으로 상식, 보편적인 것은 샘플의 n을 키우는 것이다. 좀 더 설명하자면, | 알파의 경우는 연구자가 정하는 방법으로 컨트롤할 수 있다. 그러나, 베타의 경우는 알파와 같은 방법을 사용할 수는 없다. 베타를 줄이는, 즉 영가설이 거짓으로 부정을 해야하는데 그렇게 하지 못하는 경우를 줄이는 방법으로 상식, 보편적인 것은 샘플의 n을 키우는 것이다. 좀 더 설명하자면, | ||
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types_of_error.1538090151.txt.gz · Last modified: by hkimscil