어떤 5620개 집단에서 67번의 에러가 발생하였습니다.
그런데 이 에러가 발생할 확률이 1%이라고 확정적으로 밝혔습니다.
67/5620=0.01192...=1.19%입니다. 1.19% 확률로 에러가 발생한걸로 통계가 잡혔는데
Z값을 구해서 모비율 가설 추정을 해보니 Z 값이 1.4478이 나왔습니다. 이는 p-value에서 0.077이 나와서 알파값 0.05보다 큽니다.
그래서 "H_0=에러가 발생할 확률은 1%이다"라는 귀무가설은 기각할 수 없다라는 결론이 나오는데
이렇게 계산하는게 맞나요?
아니면 무슨 다른 방법이 있나요?
이걸 에러가 1%라고 밝혔는데 아무리봐도 1.2% 정도 되는게 확실하다고 보이거든요.
근데 이게 귀무가설을 기각 할수 없다고해서 1%가 아니다 라는 대립가설을 세울 수 없는데
미치겠습니다.
통계고수님들 도와주세요
가설검정에 대한 이해가 살짝 부족하신거 같은데, 말 그대로 '귀무가설을 기각 할 수 없다' 혹은 '에러 발생 확률이 1%가 아니라고 할수 없다'가 결론입니다. 계산은 맞게 하셨어요
그냥 동전을 10000번 던졌는데 앞면이 5100번 나왔다고 앞면이 나올 확률이 50% 아니고 51%인거 같은데? 하는 느낌인거라...
아... 감사합니다. 그럼 계산 맞게 했으니까 1.2퍼가 아니라 1퍼가 맞을 것이다라는거네요 ..
근데 이게 Z 값이 0.0500000001 이랴고 가정할 때, 0.05를 넘으니까 이럴때는 귀무가설을 기각하나요? 어느정도 0.05보다 작아야되는건 알겠는데 0.05랑 좀 가까운 숫자일 경우 어떻게 취해야될지 궁금하네요..
이게 말장난처럼 느껴지실수 있는데, 통계에서 검정은 원래 주장을 부정할수 있냐 없느냐의 논리입니다. 해당 데이터로 에러발생율이 1%이다를 부정할수 없는거지, 에러발생율이 1.2%라고 할수 없다가 아니에요. 일반적인 검정과 신뢰도는 귀무가설에 대한 얘기만 해주지, 대립가설에 대한 이야기를 해주기 어렵습니다.