문제 최종 검수

선택지1

선택지2

선택지3

선택지4

정답

개념 난이도 / 선택지 난이도 / 최종 난이도

키워드

해설

비기봇 해설

정답은 3번입니다.

가설검정은 통계학에서 매우 중요한 개념으로, 주어진 표본 데이터를 통해 모집단에 대한 가설의 타당성을 평가하는 방법입니다. 이 과정에서 귀무가설과 대립가설을 설정하고, 검정통계량을 계산하여 귀무가설을 기각할지 여부를 결정합니다. 유의수준은 이 과정에서 중요한 역할을 하며, 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준이 됩니다.

1. 귀무가설은 일반적으로 검정하고자 하는 주장에 대해 반대되는 내용을 설정한 가설이다. 
: 귀무가설은 통계적 검정에서 검정하고자 하는 주장에 반대되는 내용을 설정한 가설입니다. 이는 '차이가 없다' 또는 '특정한 값이다'라는 주장을 포함하며, 검정의 기준이 됩니다. 따라서 귀무가설은 검정의 출발점으로, 대립가설과 상반된 주장을 담고 있습니다.

2. 가설검정이란 표본 자료를 이용하여 모집단에 대한 가설의 타당성을 판단하는 통계적 방법이다. 
: 가설검정은 표본 자료를 이용하여 모집단에 대한 가설의 타당성을 판단하는 통계적 방법입니다. 이는 모집단의 모수에 대한 가설을 설정하고, 표본 데이터를 통해 그 가설의 타당성을 검증하는 과정입니다. 따라서 가설검정은 통계적 추론의 중요한 도구입니다.

3. 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 채택한다. 
: 귀무가설이 참일 때 현재의 데이터(검정통계량)가 나타날 확률을 의미하는 유의확률(p-value)이 매우 작다는 것은, 귀무가설 하에서는 도저히 일어날 수 없는 희귀한 일이 발생했다는 뜻입니다. 이 경우 귀무가설이 옳다는 믿음을 버리고 이를 기각하며, 오히려 대립가설을 지지하게 됩니다. 따라서 발생 가능성이 작을수록 귀무가설을 기각해야 하므로 '채택'한다는 설명은 통계적 의사결정 원리에 어긋납니다.

4. 유의수준은 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준을 의미한다. 
: 유의수준은 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준을 의미합니다. 이는 제1종 오류의 최대 확률로, 연구자가 설정하는 값입니다. 유의수준은 검정의 엄격성을 결정하며, 일반적으로 0.05 또는 0.01로 설정됩니다.

선지 3은 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 기각해야 한다는 점에서 잘못된 설명입니다. 다른 선지들은 가설검정의 기본 개념을 올바르게 설명하고 있습니다.

따라서, 정답은 '3. 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 채택한다.' 입니다.

1. 선택

키워드

해설

정답은 3번입니다.

가설검정은 통계학에서 모집단에 대한 가설의 타당성을 표본 데이터를 통해 검증하는 방법입니다. 이 과정은 두 가지 가설, 즉 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)을 설정하는 것으로 시작됩니다. 귀무가설은 일반적으로 '차이가 없다' 또는 '특정한 값이다'라는 주장을 담고 있으며, 대립가설은 귀무가설과 반대되는 주장을 담고 있습니다. 가설검정의 핵심은 귀무가설이 참이라는 가정 하에 표본 데이터가 얼마나 일치하는지를 검정통계량을 통해 평가하는 것입니다. 유의수준(α)은 귀무가설이 참일 때 이를 잘못 기각할 확률을 의미하며, 일반적으로 연구자가 설정합니다. 검정통계량의 값이 유의수준보다 작을 경우 귀무가설을 기각하게 됩니다.

1. 귀무가설은 일반적으로 검정하고자 하는 주장에 대해 반대되는 내용을 설정한 가설이다. 
: 귀무가설은 가설검정에서 검정의 기준이 되는 가설로, 일반적으로 '차이가 없다' 또는 '특정한 값이다'라는 주장을 담고 있습니다. 이는 대립가설과 상반된 주장을 담고 있으며, 검정의 출발점이 됩니다. 따라서 귀무가설은 검정하고자 하는 주장에 대해 반대되는 내용을 설정한 가설로 볼 수 있습니다.

2. 가설검정이란 표본 자료를 이용하여 모집단에 대한 가설의 타당성을 판단하는 통계적 방법이다. 
: 가설검정은 표본 데이터를 이용하여 모집단에 대한 가설의 타당성을 판단하는 통계적 방법입니다. 이는 모집단의 모수에 대한 가설을 설정하고, 표본으로부터 얻은 검정통계량을 통해 귀무가설을 기각할지 여부를 결정하는 과정입니다. 따라서 표본 자료를 이용하여 모집단에 대한 가설의 타당성을 판단하는 것이 맞습니다.

3. 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 채택한다. 
: 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 기각하는 것이 일반적입니다. 검정통계량의 값이 유의수준보다 작을 경우, 귀무가설을 기각하게 됩니다. 따라서 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 채택한다는 설명은 잘못된 것입니다.

4. 유의수준은 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준을 의미한다. 
: 유의수준은 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준을 의미합니다. 이는 제1종 오류의 최대 확률로, 연구자가 설정하는 값입니다. 따라서 유의수준은 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준을 의미하는 것이 맞습니다.

선지 3은 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 기각한다는 원리를 잘못 설명하고 있습니다. 검정통계량의 값이 유의수준보다 작을 경우 귀무가설을 기각하는 것이 일반적이므로, 선지 3의 설명은 틀렸습니다. 나머지 선지들은 가설검정의 기본 원리를 올바르게 설명하고 있습니다.
따라서, 정답은 '3. 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 채택한다.' 입니다.

2. 선택

키워드

해설

정답은 3번입니다.

가설검정은 통계적 방법을 사용하여 모집단에 대한 가설의 타당성을 평가하는 과정입니다. 이 과정은 귀무가설과 대립가설을 설정하는 것으로 시작됩니다. 귀무가설은 일반적으로 '차이가 없다' 또는 '특정한 값이다'라는 주장을 담고 있으며, 대립가설은 귀무가설의 반대되는 주장을 담고 있습니다. 가설검정의 핵심은 귀무가설이 참이라는 가정 하에 검정통계량을 계산하고, 이 값이 나타날 가능성을 평가하여 귀무가설을 기각할지 여부를 결정하는 것입니다. 유의수준은 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준을 의미하며, 일반적으로 연구자가 설정합니다.

1. 귀무가설은 일반적으로 검정하고자 하는 주장에 대해 반대되는 내용을 설정한 가설이다. 
: 귀무가설은 통계적 검정에서 검정하고자 하는 주장에 반대되는 내용을 설정한 가설입니다. 이는 '차이가 없다' 또는 '특정한 값이다'라는 주장을 포함하며, 검정의 기준이 됩니다. 따라서 귀무가설은 검정의 출발점으로, 대립가설과 상반된 주장을 담고 있습니다.

2. 가설검정이란 표본 자료를 이용하여 모집단에 대한 가설의 타당성을 판단하는 통계적 방법이다. 
: 가설검정은 표본 자료를 이용하여 모집단에 대한 가설의 타당성을 판단하는 통계적 방법입니다. 이는 모집단의 모수에 대한 가설을 설정하고, 표본 데이터를 통해 그 가설의 타당성을 검증하는 과정입니다. 따라서 가설검정은 통계적 추론의 중요한 도구입니다.

3. 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 채택한다. 
: 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 기각하는 것이 일반적입니다. 이는 검정통계량이 귀무가설 하에서 관찰될 가능성이 낮다는 것은 대립가설이 더 타당할 수 있음을 시사하기 때문입니다. 따라서 이 선지는 잘못된 설명입니다.

4. 유의수준은 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준을 의미한다. 
: 유의수준은 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준을 의미합니다. 이는 제1종 오류의 최대 확률로, 연구자가 설정하는 값입니다. 유의수준은 검정의 엄격성을 결정하며, 일반적으로 0.05 또는 0.01로 설정됩니다.

선지 3은 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 기각해야 한다는 점에서 잘못된 설명입니다. 이는 검정통계량이 귀무가설 하에서 관찰될 가능성이 낮다는 것은 대립가설이 더 타당할 수 있음을 시사하기 때문입니다. 나머지 선지들은 가설검정의 기본 원리에 부합하는 설명입니다.
따라서, 정답은 '3. 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 채택한다.' 입니다.

3. 선택

키워드

해설

4. 선택

키워드

해설

정답은 3번입니다.

가설검정은 통계학에서 매우 중요한 개념으로, 주어진 표본 데이터를 통해 모집단에 대한 가설의 타당성을 평가하는 방법입니다. 이 과정에서 귀무가설과 대립가설을 설정하고, 검정통계량을 계산하여 귀무가설을 기각할지 여부를 결정합니다. 유의수준은 이 과정에서 중요한 역할을 하며, 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준이 됩니다.

1. 귀무가설은 일반적으로 검정하고자 하는 주장에 대해 반대되는 내용을 설정한 가설이다.
: 귀무가설은 일반적으로 검정하고자 하는 주장에 반대되는 내용을 설정합니다. 이는 귀무가설이 참이라는 가정 하에 검정통계량을 계산하고, 이를 통해 대립가설을 지지할 수 있는지를 판단하는 과정에서 중요합니다.

2. 가설검정이란 표본 자료를 이용하여 모집단에 대한 가설의 타당성을 판단하는 통계적 방법이다.
: 가설검정은 표본 자료를 이용하여 모집단에 대한 가설의 타당성을 판단하는 통계적 방법입니다. 이는 통계적 추론의 핵심 과정 중 하나로, 표본을 통해 모집단의 특성을 추론하는 데 사용됩니다.

3. 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 채택한다.
: 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 기각하는 것이 일반적입니다. 즉, 검정통계량이 극단적인 값을 가질수록 귀무가설을 기각할 가능성이 높아집니다.

4. 유의수준은 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준을 의미한다.
: 유의수준은 귀무가설이 참일 때 이를 기각할 확률의 기준을 의미합니다. 이는 통계적 검정에서 오류를 최소화하기 위해 설정하는 기준으로, 일반적으로 0.05나 0.01 등의 값이 사용됩니다.

선지 3은 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 기각하는 것이 일반적인데, '채택한다'고 잘못 설명하고 있습니다. 따라서 이 선지가 가장 적절하지 않은 설명입니다. 다른 선지들은 가설검정의 개념을 올바르게 설명하고 있습니다.

따라서, 정답은 '3. 귀무가설이 참이라는 가정하에 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 작을수록 귀무가설을 채택한다.' 입니다.

입력 데이터

수정 가능 범위 확인