가설을 테스트하기 위해서는 알려진 통계에 따라 테스트 통계가 필요합니다. 시험에서 확률 밀도 곡선의 두 부분, 즉 수용 영역과 거부 영역이 있습니다. 거절의 영역은 임계 영역으로 불린다.
연구 및 실험 분야에서는 단발 및 양측 테스트의 차이점을 알고 있으며 이는 프로세스에서 일반적으로 사용됩니다.
비교 차트
| 비교의 기초 | 단측 검정 | 양측 테스트 |
|---|---|---|
| 의미 | 대체 가설에 한쪽 끝만있는 통계적 가설 검정을 한쪽 꼬리 검정이라고합니다. | 유의성 검정은 대립 가설이 두 가지 끝을 갖는 것을 양측 검정이라고합니다. |
| 가설 | 방향 | 무 지향성 |
| 거절의 지역 | 왼쪽 또는 오른쪽 중 하나 | 좌우 모두 |
| 결정 | 단일 방향의 변수 사이에 관계가있는 경우. | 어느 방향 으로든 변수 들간의 관계가 있다면. |
| 결과 | 특정 값보다 크거나 작음. | 특정 값 범위보다 크거나 작음. |
| 대체 가설에 로그인하십시오. | > 또는 < | ≠ |
단측 검정의 정의
단측 검정은 표본 분포의 한쪽 끝에 거절 영역이 나타나는 유의도 검정을 암시합니다. 추정 된 시험 매개 변수가 임계 값보다 크거나 작음을 나타냅니다. 시험 된 표본이 거절 영역, 즉 왼쪽 또는 오른쪽면에있을 때, 귀무 가설이 아닌 대립 가설의 수용으로 이어진다. 주로 카이 제곱 분포에 적용됩니다. 그것은 적합성을 확인합니다.
이 통계 가설 테스트에서 α와 관련된 모든 중요한 영역은 두 꼬리 중 어느 하나에 배치됩니다. 단측 검정은 다음과 같습니다.
- 왼쪽 꼬리 검정 : 모집단 매개 변수가 가정 된 매개 변수보다 낮은 것으로 여겨지는 경우 수행 된 가설 검정은 왼쪽 꼬리 검정이다.
- 오른쪽 꼬리 테스트 : 모집단 매개 변수가 가정 된 것보다 큰 것으로 가정되면 수행되는 통계 테스트는 오른쪽 꼬리 테스트입니다.
양측 테스팅의 정의
양측 테스트는 가설 테스트로 설명됩니다.이 테스트에서는 거절 영역 또는 임계 영역이 정규 분포의 양쪽 끝에 있다고합니다. 테스트 된 샘플이 특정 범위의 값 범위에 속하는지 또는 범위를 벗어나는지를 결정합니다. 따라서 계산 된 값이 확률 분포의 두 꼬리 중 하나에 해당하는 경우 귀무 가설 대신 다른 가설을 사용할 수 있습니다.
이 테스트에서 α는 두 부분으로 나누어 져 각면에 절반을 배치합니다. 즉, 긍정적 효과와 부정적 효과의 가능성을 고려합니다. 추정 된 매개 변수가 가정 된 매개 변수의 위 또는 아래에 있는지 여부를 확인하기 위해 수행되므로 극단 값은 귀무 가설에 대한 증거로 사용됩니다.
단측 및 양측 테스트의 주요 차이점
단측 및 양측 테스트의 근본적인 차이점은 다음과 같습니다.
- 이름에서 알 수 있듯이 단측 검정은 통계 가설 검정으로, 대립 가설에는 한쪽 끝이 있습니다. 반면 양측 테스팅은 가설 테스트를 의미합니다. 대립 가설은 양측이있다.
- 단측 검정에서 대립 가설은 방정식으로 나타납니다. 반대로, 양측 테스트는 무 지향성 가설 테스트입니다.
- 단측 검정 (one-tailed) 테스트에서, 거부 영역은 샘플링 분포의 왼쪽 또는 오른쪽 중 하나에 있습니다. 반대로 거절 영역은 샘플링 분포의 양측에있다.
- 단측 검정은 한 방향, 즉 왼쪽 또는 오른쪽 변수의 관계가 있는지를 확인하는 데 사용됩니다. 이와 반대로, 양방향 테스트는 변수간에 양방향 관계가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.
- 한쪽 꼬리 테스트에서 계산 된 테스트 매개 변수는 임계 값보다 크거나 작습니다. 양방향 테스트와는 달리 얻은 결과는 임계 값 내 또는 범위 밖입니다.
- 대체 가설에 '≠'부호가 있으면 양측 검정이 수행됩니다. 대조적으로, 대체 가설에 '> 또는 <'기호가 있으면 단측 검정이 수행됩니다.
결론
요약하자면, 단측 및 양측 시험의 기본적인 차이는 방향에 있다고 말할 수 있습니다. 즉, 연구 가설이 상호 관계 또는 차이의 방향을 수반하는 경우, 단측 검정이 적용되지만, 연구 가설은 상호 작용이나 차이의 방향을 의미하지 않는다, 우리는 양측 테스트를 사용합니다.
