Day 6: 가설 수립 – 귀무가설과 대립가설을 마스터하자!

“과연 이 차이는 우연일까, 진짜일까?”
이 질문에 답을 주는 것이 바로 가설검정(Hypothesis Testing)입니다.
그리고 가설검정의 출발점은 바로 가설(Hypothesis)을 세우는 것!

 

오늘은 통계학에서 가장 스릴 넘치는 과정인 가설 수립, 그중에서도 귀무가설(Null Hypothesis)과 대립가설(Alternative Hypothesis)의 차이와 의미를 재미있게 풀어볼게요.

1. 가설이 뭐길래?

‘가설’이란, 아직 증명되지 않았지만, 시험해보고 싶은 주장이에요.

이건 마치 과학실험에서 “이 식물은 빛이 없으면 자라지 않을 거야!”라는 주장을 세우고, 관찰을 통해 확인하는 것과 똑같습니다.

하지만 통계에서는 이걸 조금 독특한 방식으로 다뤄요.

통계적 가설(Hypothesis) = 어떤 모집단에 대한 주장 or 예측을 수학적으로 표현한 문장

 

2. 왜 가설을 두 개나 세우는 걸까?

통계에서는 항상 두 개의 가설을 세웁니다.
하나는 ‘기본 입장’, 다른 하나는 ‘반대 주장’이죠.

가설 종류	설명	별명
귀무가설 (H₀)	차이가 없다, 효과가 없다	‘기존 가설’, ‘기본 입장’
대립가설 (H₁ or Hₐ)	차이가 있다, 효과가 있다	‘새 가설’, ‘변화 주장’

마치 법정에서 "피고는 무죄다(H₀)" vs "피고는 유죄다(H₁)"처럼, 귀무가설이 기본 입장이에요.
그래서 입증하려는 쪽은 대립가설이고, 이를 증명하려면 귀무가설을 기각해야 하죠!

 

3. 예시로 보는 귀무가설 vs 대립가설

예시 1. 다이어트 식단의 효과

• 연구 목적: "새로운 다이어트 식단이 체중을 줄이는 데 효과가 있을까?"

가설	내용
H₀	다이어트 식단은 체중에 아무런 영향이 없다
H₁	다이어트 식단은 체중에 영향을 미친다

 

→ 실험 결과가 통계적으로 유의미하다면, 우리는 **H₀(영향 없다)**를 기각하고, H₁을 채택하게 됩니다.

 

예시 2. 수면과 성적의 관계

• 가설: “수면시간이 긴 학생이 성적이 더 높을 것이다”

가설	설명
H₀	수면시간과 성적은 관계가 없다
H₁	수면시간과 성적은 관계가 있다

 

4. 가설 검정의 흐름은 이렇게!

가. 가설 수립 → 귀무가설(H₀), 대립가설(H₁)

나. 표본 추출 → 데이터를 수집해 비교

다. 검정 통계량 계산 → 평균, 분산 등

라. 유의확률(p-value) 계산

마. 판단 기준 정하기 (α, 보통 0.05)

바. 결론 도출

• p < 0.05 → 귀무가설 기각! (대립가설 채택)
• p ≥ 0.05 → 귀무가설 유지! (대립가설 기각 X)

 

알아두면 좋은 용어들!

용어	뜻
유의수준(α)	결과를 우연이라 판단하는 기준 (보통 0.05)
p-value	실제 결과가 귀무가설 하에서 나올 확률
기각	“이건 우연이 아니야!” 하고 H₀을 버리는 것
채택	“우연일 수도 있겠다” 하고 H₀을 유지하는 것

 

보너스: 가설검정, 실수 없이 하려면?

오류 두 가지를 꼭 기억하세요!

오류 이름	뜻	예시
1종 오류 (α)	사실은 H₀이 맞는데, 잘못 기각	무고한 사람을 유죄라고 판결
2종 오류 (β)	사실은 H₁이 맞는데, H₀을 유지	진짜 범인을 무죄로 놓침

 

→ 그래서 통계는 항상 신중하게, 확률로 판단합니다.

 오늘의 복습 과제!

가. 아래 가설을 H₀ / H₁로 나누어 써보세요.

• “커피를 많이 마시면 집중력이 좋아진다”
• “운동을 꾸준히 한 사람은 스트레스 수치가 낮다”

나. 최근 본 뉴스 중에서, 통계 수치를 이용해 어떤 주장을 하고 있는 기사나 보도를 찾아보고, 그 기사 속의 가설을 귀무가설/대립가설로 바꿔보세요.

 

 

가설은 세상을 논리적으로 바라보는 도구입니다.
사실을 객관적으로 입증하고, 근거 있는 판단을 하게 도와주죠.

 

"우리는 왜 이 실험을 하려는 걸까?"

그 질문에 대한 답이 바로 가설 수립입니다.

 

다음 시간엔 더욱 재미있는 주제, Day 7: 독립변수, 종속변수, 매개/조절변수 구분에 대해 이야기해볼게요!
이제 통계의 세계가 점점 선명해지고 있어요! 💡