https://tcatmon.com/w/index.php?action=history&feed=atom&title=%EA%B2%80%EC%A0%95 2026-07-07T11:47:19Z 이 문서의 편집 역사 MediaWiki 1.28.0 https://tcatmon.com/w/index.php?title=%EA%B2%80%EC%A0%95&diff=35328&oldid=prev 2017-01-22T09:59:43Z

<p></p> <p><b>새 문서</b></p><div>== [[검은색]] ==<br /> 문서 참조.<br /> == 법률 용어 ==<br /> * [[법 관련 정보]]<br /> <br /> 檢定 <br /> <br /> 행정관청이나 검사기관 등에서 사람의 이력(履歷)이나 학력 그리고 물건의 품질 및 상태 등을 법적으로 검사 및 측정을 하여 공인 또는 인정을 받게 되는 일. <br /> <br /> 검정의 주요대상은 사람의 이력과 학력 그리고 성취도 등을 시험 또는 측정하거나 그 사람이 자격을 얼마나 갖추었거나 적성에 맞는지를 측정하는 것, 그리고 자격증 수령이 가능한 자인지를 검토하고 나서 결정하는 사항을 말한다. <br /> <br /> 그리고 저작권이 있는 서적 및 영상물이나 기타 물건 등은 내용에 검정대상과 맞는지, 부정적이거나 과도하게 넘어간 것은 없는지, 또한 이상이 있거나 부실한 면은 없는지를 면밀히 검토하고 난 후에 정상적으로 판단되면 검정합격 인증을 부여하며 결정하게 된다. <br /> == 통계 용어 ==<br /> 어떤 가설이 통계적으로 유의한지 아닌지 결정하는 것을 말한다. p값이 어때서 가설을 기각하네 마네 할때 하는 것이 바로 검정이다.<br /> <br /> 검정을 할때 보통 2개의 가설을 세운다. 하나는 '''영가설'''(귀무가설,null hypothesis)로, 2개의 집단을 비교했을 때 유의미한 차이가 나타나지 않는다는 가설이다. 즉 두 집단간에 차이는 존재하지 않으며, 나타난 차이도 단순히 우연에 의한 것으로 설명하는 가설이다. 그리고 '''대안가설'''(alternative hypothesis)은 이의 반대가설로, 2개의 집단간에 차이가 있으며, 이것은 우연에 의해서가 아니라 두 집단이 실제로 다르기 때문이라고 설명한다.(보통 다른 원인은 하나의 변수 때문이며 이 변수를 찾아내는게 실험) 즉 대안가설은 영가설의 논리적 대척점이며 그래서 영가설이 틀리면 자동으로 대안가설이 진리가 된다. 모든 검정은 영가설이 옳다는 전제 하에서 실행하며, 집단간의 차이를 분석하여 영가설을 기각할지 말지를 결정한다.[* Pagano, R. R. (2012). Understanding statistics in the behavioral sciences. Cengage Learning.p252-253] <br /> <br /> 검정에서 어떤 결과가 유의미하다는 말은 그 결과가 단순히 '''우연으로 나왔을 확률이 무시할 수 있을 정도로 낮다'''는 얘기다.[* .Pagano, R. R. (2012). Understanding statistics in the behavioral sciences. Cengage Learning.p253] <br /> <br /> 검정력(power)이 클수록 유의미한 결과를 찾기가 수월해진다. 검정력은 영가설이 사실이 아닐 경우 이를 기각할 확률이다. 보통 40%에서 60%가 흔하며 80%이상으로 하는 경우는 사회과학에서 잘 없다. 이렇게 검정력을 정해놓으면 [[실험]]을 설계하거나 나중에 결과를 해석할때도 유용하다.[* Pagano, R. R. (2012). Understanding statistics in the behavioral sciences. Cengage Learning.p278]</div>

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