추론 통계에서 가설은 연구 질문에 대한 임시 답변으로 형성됩니다. 통계적 가설 테스트를 통해 표본 통계를 기반으로 모집단 매개 변수에 대한 가설을 평가할 수 있습니다. 테스트 유형은 관련된 변수의 측정 수준에 따라 다릅니다. 모집단 모수가 일부 값보다 크거나 작은 것으로 가정되면 단측 검정이 사용됩니다. 연구 가설에 방향이 표시되지 않으면 양측 검정이 사용됩니다. 양측 검정은 관련된 변수 값에 차이가 있는지 여부를 보여줍니다.
모집단 매개 변수에 대한 데이터를 수집합니다. 매개 변수에 대해 지정된 방향 차이를 나타내는 이론적 근거가 있는지 확인합니다. 지정된 차이는 한 변수의 값이 다른 변수의 값보다 높거나 낮음을 표시하여 표시됩니다. 이 정보를 통해 양측 검정이 적절한 지 결정할 수 있습니다.
변수의 측정 수준, 샘플링 방법, 표본 크기 및 모집단 매개 변수와 관련하여 가정합니다. 이러한 가정을 사용하여 가설을 공식화하십시오. 첫 번째 가설은 연구 가설 또는 H1입니다. 이 가설은 모집단 모수 변수의 차이를 나타냅니다. 두 번째 가설은 귀무 가설 또는 H0입니다. 이 가설은 연구 가설과 모순되며 모집단 평균과 특정 값간에 차이가 없음을 나타냅니다.
알파의 테스트 통계를 계산합니다. 알파는 귀무 가설이 기각되는 확률 수준입니다. 알파는 일반적으로 .05, .01 또는 .001 수준으로 설정되며 이는 5 %, 1 % 또는 .1 %의 오차 한계가 있음을 의미합니다. 양측 검정의 경우 알파 값을 2로 나누고 표준 편차가 알려진 경우 Z- 통계량과 표준 편차를 알 수없는 경우 t- 통계량과 비교합니다.
모집단 모수간에 차이가 있는지 확인하려면 귀무 가설을 검정하십시오. 목적은 연구 가설을 뒷받침하기 위해 귀무 가설을 기각하는 것입니다. 확률 값이 알파보다 작 으면 귀무 가설을 기각하고 연구 가설을지지합니다. 확률 값이 알파보다 크면 귀무 가설을 기각하지 못합니다.