단측 및 양측 테스트의 차이점

2019

시험 통계와 관련하여 모집단에서 추출한 특성의 통계적 유의성 검정을 수행하는 두 가지 방법은 한쪽 꼬리 검정과 양측 검정 검정입니다. 단측 검정 (one-tailed test) 은 대립 가설을 방향성있게 표현한 귀무 가설 검정을 의미합니다. 여기서 중요한 부분은 한 꼬리에 있습니다. 그러나 대체 가설이 방향성을 나타내지 않는다면 귀무 가설에 대한 양측 테스팅 으로 알려져있다. 임계 영역은 양쪽 꼬리이다.

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.