체육통계 : 통계적 검증력과 통계적 검증력을 크게 하는 방법

• 통계적 검증력
• 통계적 검증력 (1-β)을 크게 하는 방법

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1. 통계적 검증력

 

• 상대적 가설(alternative hypothesis)이 사실일 때 원가설(原假說) H0를 부정함으로써 올바른 결정을 내릴 수 있는 가능성의 정도.
• 예를 들어 다음과 같은 두 가지 가설 H0와 HA를 검증하는 경우를 생각해 보자.
• H0:µ=µ0, HA:µ=µt
• 이러한 가설 하에서 µ0와 µt를 중심으로 한 이들의 표집분포를 다음 그림과 같이 나타낼 수 있을 것이다.

 

 

 

• 이 그림에서 µ0가 진(眞)이라면 µ0 을 부정하고, µt를 받아들임으로써 오류를 범할 가능성의 정도는 α가 되고 반면에 μo를 받아들임으로써 올바른 결정을 내릴 가능성은 (1-α)가 된다.
• 한편 상대적 가설은 µt가 진인 경우에 µ0를 받아들임으로써 오류를 범할 가능성은 점선분포에서 사선 친 부분인 β가 된다. 또한 이때에 µ0를 부정하고 µt를 받아들여 올바르게 결정을 내릴 가능성은 사선 친 부분의 오른쪽 면적비율인 (1-β)가 되는데 이것이 곧 통계적 검증력이 된다.
• 이를 통계적 검증력이라고 명칭을 붙이는 이유는 연구자가 검증하고자 하는 가설을 흔히 상대적 가설로 설정함으로써 통계적으로 검증하고자 하는 바를 올바르게 찾아낼 가능성의 정도 또는 힘이라는 견지에서이다.

 

 

2.  통계적 검증력 (1-β)을 크게 하는 방법

• 제2종 오류인 β를 줄이는 것

• 양방검증 보다는 일방검증을 하는것

• 신뢰구간이 좁아지면 추정의 정확도가 높아진다

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