귀무 가설이란 무엇인가요?

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학습

가설 없음 | 통계

가설은 연구 탐구의 기초를 형성하기 때문에 과학적 탐구에서 필수적인 요소입니다. 연구자에게 시작점을 제공할 뿐만 아니라 테스트하고 평가할 수 있는 대체 가설을 개발할 수 있습니다.

널 가설의 역할

변수 간의 관계를 조사하거나 그룹 간에 차이가 있는지 파악하는 것은 과학 연구에서 중요한 역할을 하는 경우가 많습니다. 귀무가설에 따르면, 조사 대상 변수 간에 뚜렷한 차이나 연관성이 없는 경우가 많습니다. 관련 구성 요소 간에 관계가 없거나 구성 요소 간의 효과가 없음을 나타냅니다.

연구자들은 연구 결과를 비교할 때 기준점으로 삼기 위해 귀무 가설을 만듭니다. 일반적으로 기호 H0으로 표시되는 이 가설은 연구 결과의 통계적 유의성을 판단하는 기준이 됩니다.

예

비특이적 목 통증에 대한 새로운 중재 프로그램의 효과에 대한 연구를 예로 들어 이 개념을 더 명확히 설명해 보겠습니다. 이 상황에서 귀무가설에 따르면 중재를 받은 환자와 그렇지 않은 환자 간에는 목 통증에 뚜렷한 차이가 없을 수 있습니다.

따라서 귀무 가설은 수학적으로 H0으로 쓸 수 있습니다: 1 - 2 = 0으로, 여기서 1은 중재를 받은 사람들의 평균 목 통증이고 2는 그렇지 않은 사람들의 평균 목 통증입니다.

정보를 수집한 후 연구자들은 통계적 테스트를 실행하여 증거가 가설을 확인하거나 반박하는지 확인합니다. 데이터가 귀무가설과 모순되고 유의미한 차이 또는 연관성을 보이는 경우 연구자는 귀무가설을 거부하고 대체 가설을 채택할 수 있습니다.

이러지 마세요

귀무가설이 기각됨으로써 대안 가설이 입증되지 않았다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 대신 데이터는 대체 가설이 더 그럴듯한 설명으로 간주될 수 있다고 주장합니다. 일반적으로 대체 가설은 관련 변수 간에 차이점이나 연관성이 있다고 주장합니다.

실제로 연구자들은 t 검정이나 카이제곱 검정과 같은 다양한 통계 테스트를 사용하여 귀무가설 하에서 보고된 결과를 얻을 수 있는 가능성을 분석합니다. 연구자들은 확률이 미리 설정된 유의 수준(일반적으로 알파(α)로 표시되며, 대부분 0.05) 아래로 떨어지면 귀무가설을 거부하고 대체 가설을 탐색합니다.

가설을 테스트하는 행위는 연구자가 경험적 데이터를 기반으로 판단을 내릴 수 있게 해주기 때문에 과학적 탐구에 필수적인 요소입니다. 연구자들은 가설을 체계적으로 분석하고 의문을 제기함으로써 지식을 늘리고 많은 현상에 대한 이해에 기여할 수 있습니다.

귀무 가설 테스트의 문제점

한 가지 중요한 비판은 통계적 유의성에만 집중하기 위해 효과 크기와 임상적 유의성을 무시하는 경우가 많다는 점입니다. 통계적 유의성은 나타난 효과의 크기나 유의성을 나타내지 않으며, 단지 발견이 우연히 발생했을 가능성이 있는지 여부를 알려줄 뿐입니다. 방대한 데이터 세트를 테스트하면 아주 작은 차이에도 유의미한 결과(H0 거부)가 나올 수 있습니다.

이전 예제에서 더 자세히 살펴보겠습니다. 목 통증에 대한 두 가지 중재에 대한 치료 후 통증에 대한 VAS(시각적 아날로그 척도)에 관심이 있습니다. 그룹당 약 1,000명의 환자가 있습니다. A 그룹은 치료 후 평균 2.2/10, B 그룹은 2.4/10입니다. 그룹 규모가 워낙 크기 때문에 이 작은 차이가 귀무가설 검정에서 유의미한 차이를 가져올 가능성이 높습니다. 하지만 0.2/10의 차이는 거의 의미가 없습니다. 임상적 중요성 측면에서 이 두 그룹은 동등합니다.

또 다른 문제는 가설이 거부되거나 받아들여져 데이터를 이분법적으로 해석할 수 있다는 점입니다. 이러한 이분법적 접근 방식은 복잡한 사건을 지나치게 단순화하여 데이터의 세세한 세부 사항을 놓칠 수 있습니다.

또한, 귀무가설 검사는 반증되기 전까지는 귀무가설이 참이라고 가정합니다. 이는 귀무가설에 유리한 편향으로 이어질 수 있으며 잠재적으로 중요한 효과를 놓칠 수 있습니다.

반대자들은 효과 크기 보고 또는 베이지안 통계와 같은 대체 방법을 사용하면 연구 결과를 더 철저하고 유익하게 검토할 수 있어 연구 결과의 관련성과 실질적인 결과를 더 잘 파악할 수 있다고 주장합니다.

요약

관심 변수 간에 유의미한 차이나 연관성이 없다는 가설인 귀무가설은 연구 조사에서 기본 가정으로 작용합니다. 대안 가설을 선호하여 귀무 가설을 거부하려면 데이터가 귀무 가설과 양립할 수 없어 유의미한 차이를 보여야 합니다. 과학자들은 가설 테스트를 통해 가설을 개선하고, 새로운 개념을 조사하고, 세상에 대한 이해를 심화할 수 있습니다. 그러나 귀무 가설 테스트에 반대하는 많은 비평가들이 존재합니다. 결함이 없는 것은 아닙니다.