[갿�설검정][갿�설검정 개념][갿�설][갿�설검정 이론][갿�설검정 대응비교]갿�설검정의 개념, 갿�설검정과 갿�설, 갿�설검정의 이론, 갿�설검정과 대응비교 분석(갿�설검정,갿�설,갿�설검정 이론)

Ⅰ. 개요
통계의 입문과정은 여러 가지 단순한 통계적 기법의 습득이 아닌 자료를 그래프로 나타내고 해석하기, 무작위성, 실험 설계, 추정 등과 같은 폭넓은 개념과 원리에 초점을 맞추어야 할 것이며 이러한 통계적 개념은 실제적인 자료를 다루는 문맥에서 가장 잘 학습될 수 있다.
컴퓨터의 발달은 다양한 정보에의 접근과 함께 자료처리를 예상하지 못한 정도로 용이하게 만들었으며 통계적 아이디어를 예시하는 이상적인 도구를 제공하였다. 현대 정보화 시대의 삶은 정보를 처리하여 이용하는 도구를 필요 불가결하게 만들고 있으며, 자료처리를 위한 계산기왿� 컴퓨터의 사용을 모든 시민을 위한 교육의 주요한 부분이 되지 않을 수 없게 하였다. 계산기왿� 컴퓨터는 통계지도에서 인위적으로 고안된 자료로 한정하지 않고 실제적인 연구를 위해 수집된 자료를 다룰 수 있게 함으로써 교실 경험을 통계 실제왿� 같이 만들 수 있다. 또한 우수한 계산기왿� 개인용 컴퓨터의 발달은 단조롭고 고된 계산을 대신해 주며, 나아가 뛰어난 그래픽 기능과 시뮬레이션 기능을 갖춘 강력한 자료분석 도구를 제공할 수 있다.

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Ⅲ. 갿�설검정과 갿�설
통계학에서 갿�설(hypothesis)이란 모집단의 특성이나 모수에 관한 주장이나 서술을 말한다. 예를 들어 제약회사에서 만든 새로운 백신이 효과가 있다고 주장한다면 이것은 하나의 갿�설이 된다.
이러한 갿�설은 모집단의 특성에 관한 것이지 특정한 표본이나 실험결과에 관한 것은 아니다. 따라서 통계적 갿�설은 절대적인 결론이 아니며 불확실성이 내포된다. 예를 들어 어떤 제약회사에서 만든 새로운 백신이 효과가 있다는 갿�설을 검정하고자 한다면, 다음과 같은 두 가지 갿�설을 세울 수 있다. 첫째로 “새로운 백신이 효과가 없다”는 갿�설과 둘째로 “새로운 백신이 효과가 있다”는 갿�설이다. 여기서 “새로운 백신이 효과가 없다”왿� 같이 보통 기존의 존재하는 사실에 해당하는 갿�설을 귀무갿�설(null hypothesis)이라 하고, “새로운 백신이 효과가 있다”왿� 같이 자료로부터 새로운 사실을 입증하고자 하는 갿�설을 대립갿�설(alternative hypothesis)이라고 한다. 일반적으로 귀무갿�설을 로 대립갿�설을 으로 표기한다.