[파이썬][데이터분석] 데이터 분석과 머신러닝 - Hypothesis Test - 2

1.6 Hypothesis Test

• 가설 검정에 대하여 가설 검정이란 주어진 상황에 대해서 하고자 하는 주장의 진위여부를 확인하는 것 데이터 분석에서는 모집단의 실제 값에 대한 sample의 통계치를 사용해서 통계적으로 유의한 지 아닌 지 확인하는 것

• 이전편에서 이어지는 내용에 T-test를 사용하기 위해서 조건이 필요한게 해당 조건에 대해 알아보자

T-test 특성

1. 독립성
   • 두 그룹이 연결되어 있는 쌍인지
2. 등분산성
   • 두 그룹이 어느정도 유사한 수준의 분산 값을 가지는지
3. 정규성
   • 데이터가 정규성을 나타나는지

Type Error

[이미지 출처 : https://www.scribbr.com/statistics/type-i-and-type-ii-errors/]

Type 1 error (1종 오류)

• 귀무가설이 실제로 참이지만, 귀무가설이 기각하는 오류
• 음성을 양성으로 판정 => Negative ~> Positive
• 거짓 양성또는 알파 오류로 불림 (False Positive) or (∂ error)
• 1종 오류의 0.05% 또는 5% 유의수준은 귀무가설이 5% 확률로 잘못 기각됨

Type 2 error (2종 오류)

• 귀무가설이 실제로 거짓이지만, 귀무가설을 채택하는 오류
• 양성을 음성으로 판정 => Positive ~> Negative
• 거짓 음성 또는 베타 오류로 불림 (False Negative) or (ß error)