1. 통계적 유의성 연구나 비즈니스 등의 데이터 분석 현장에서 가설이 옳은지 검증하는 작업은 매우 중요하다. 예를 들어, "신약에 효과가 있다"라는 가설을 검증하고 싶다고 가정해보자. 신약이 아닌 가짜약을 투여한 모집단 A와 신약을 투여한 모집단 B가 있다. 이때, "신약에 효과가 있다"라는 가설을 통계적인 가설로 바꿔보면 다음과 같다. 가짜약을 투여한 모집단 A의 평균과신약을 투여한 모집단 B의 평균은 다를 것이다.(Two-sided, 양측가설) 여기서 두 가지 가설이 도출된다.귀무가설(null hypothesis, 영가설) : 신약에 효과가 없다. (모집단 A의 평균과 모집단 B의 평균이 동일하다.)대립가설(alternative hypothesis, 대안가설) : 신약에 효과가 있다. (모집단 A의..
