헷갈리시죠?

대응 표본 검정

μd = A-B 평균 일때

검증(A, B)

μd < 0 less

μd > 0 greater

μd ≠ 0 two-sided

독립 표본 검정

검증(A, B) 가 있다면 A 자리를 기준으로

작다 less

크다 greater

다르다 two-sided

입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님,

검정에서 alternative 파라미터는 대립가설(alternative hypothesis)을 설정하는 데 사용됩니다. 주로 greater, less, two-sided와 같은 옵션을 선택할 수 있습니다. 이를 명확히 이해하는 것이 중요한데, 기억하기 쉬운 방법으로는 검정의 목적을 그림으로 그려보거나, 다음과 같은 간단한 규칙을 사용하는 것이 좋습니다:

1. Greater: 대립가설에서 첫 번째 그룹의 평균이 두 번째 그룹의 평균보다 크다는 주장을 할 때 사용합니다. 예를 들어, “새로운 치료법의 효과가 기존 치료법보다 크다”라는 가설을 검정할 때 주로 사용합니다.

2. Less: 대립가설에서 첫 번째 그룹의 평균이 두 번째 그룹의 평균보다 작다는 주장을 할 때 사용합니다. 예를 들어, “A 제품의 결함률이 B 제품보다 낮다”와 같은 상황에 사용됩니다.

3. Two-sided: 양방향 검정을 할 때 사용하며, 두 평균 간의 차이가 있는지 여부를 확인하고자 할 때 사용됩니다. 이는 차이가 있을 가능성을 모두 고려하기 때문에 가장 일반적인 설정 방법입니다.

’“`python

대립가설이 df[‘bp_post’]가 df[‘bp_pre’]보다 작음을 나타내는 경우

(df[‘bp_post’], df[‘bp_pre’], alternative = ‘less’)
”’

위 예시에서처럼 대립가설의 참 여부를 기준으로 alternative 옵션을 설정하면 됩니다.

이와 관련하여 더 깊이 있는 논의와 설명은 다음의 게시물을 참고해주세요:
- alternative = ‘less’

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