검정
1. 검은색
검은색 문서 참조.
2. 법률 용어 檢定
檢定
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.
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.
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.
한국사능력검정시험, 검정고시가 이에 해당한다.
3. 통계 용어 test
test.
3.1. 의미
어떤 가설이 통계적으로 유의한지 아닌지 결정하는 것을 말한다. p값이 어때서 가설을 기각하네 마네 할때 하는 것이 바로 검정이다.
3.2. 방법
3.2.1. 가설수립
검정을 할때 일반적으로 2개의 가설을 세운다. 항상 아래와 같은 것은아니며 목적에 따라 다르게 귀무가설과 대안가설을 세울수도 있다.
- 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.
3.2.2. 영가설 기각 결정
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. pp.252-253)
검정에서 '''어떤 결과가 유의미하다'''는 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. p.253)
3.2.2.1. 기준: 검정력(power)
검정력(power)이 클수록 유의미한 결과를 찾기가 수월해진다.
검정력은 어떤 통계가 유의미할때 그 유의미성을 발견할 확률인데,
- 효과 크기(size of effect)가 크거나,
- a레벨이 아니라 알파레벨(1종 오류)이다. 그리고 알파레벨은 1종 오류를 의미하며, 아래에 나오는 검정력은 1-베타(2종 오류)이다.
이렇게 검정력을 정해놓으면 실험을 설계하거나 나중에 결과를 해석할때도 유용하다.(Pagano, R. R. (2012). Understanding statistics in the behavioral sciences. Cengage Learning. pp.278-286)
효과 크기는 어떤 효과가 있다고 검증되었을때 그 효과의 강도. 보통 실험을 하기 전에는 모르기 때문에, 파일럿 테스트나 선행 연구를 토대로 가설정하고 실험을 진행한다.
z-검정, t-검정, F-검정, 카이-제곱 검정 등이 있다.