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검정 – 영어로 번역] – translate100.com
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[영어예문창고] 검정 가(이) 포함된 영어 예문, 문장 구조
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검정 흰색 영어로
번역 엔진 검색. 예를 들면 사용자가 입력 및 외부 웹 사이트에서 수집됩니다.. 10 개 예제 문장. Just like if you’re a white person …
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Date Published: 10/8/2022
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[2023 검정고시와 영어로 국내대학 입학하기] 2부 – gkglobaledu
[2023 영어로 대학가기]. 2부 – 2023 검정고시와 영어로 국내대학 입학하기 편. . Ⅰ. 검정고시와 영어로 대학가기 FAQ. 4. 검정고시에는 언제 응시 …Source: gkglobaledu.com
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두 집단 간 평균 차이에 대한 검정(Testing differences between …
통계학에서 ‘검정(Testing)’이란 관측된 통계치가 통계적으로 유의한 … 것을 상정한다는 점에서 영가설을 영어로 ‘Null hypothesis’라고 부른다.
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검정고시가 영어로 뭐에요? – 지식로그
검정고시는 아래와 같이 표현합니다.(2가지 표현 가능) a licensing[certification] examination; qualification examination.
Source: www.jisiklog.com
Date Published: 12/17/2021
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- Date Published: 2020. 10. 11.
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검증과 검정의 차이
경영학 관련 논문이나 번역서적을 보면 잘못 사용되는 용어 중에 하나가 검증과 검정이다.
검증 [檢證] 은 법률용어에서 “법관이 다툼이 있는 사실에 대하여 판단의 기초자료를 확보하기 위해 자기의 감각을 스스로 실험하는 증거조사”를 의미한다. 즉 어떤 사실의 진위를 판단하기 위해 증거자료를 수집하여 옳고 그름을 증명하는 것이다. 영어로는 verification; evidence by inspection; inspection (of a locality) ; probate (유언의)―하다 effect an inspection of evidence; verify; inspect; probate 등의 뜻으로 풀이된다.
여기에 반해 검정은 [檢定]과 [檢正]이 있다.
[檢定]은 일정한 규칙에 따라 자격이나 조건을 검사하여 결정하는 것을 말하고, 대표적인 용예로 ‘검정 교과서’ 또는 ‘검정고시’가 있다. 영어로 authorized or certified [檢正]은 잘 조사하여 바르게 하는 일을 뜻한다. 영어로 test연구자가 현상을 관찰하고 어떤 변수들간의 인과관계 또는 상관관계를 설정한 문장을 가설이라고 한다. 사회과학의 연구방법론으로 가장 많이 쓰이는 것이 가설을 설정하고 데이터를 수집하여 그 가설이 맞는지 검정(test)해보는 것이다. 경영서적이나 논문에서 가장 많이 틀리는 것이 “가설검증”이라는 말이다. 이는 “가설검정”이 맞다. 한국통계학회에서 발간한 통계용어사전에도 Hypothesis Test는 “가설검정”이라고 나와있다.
이는 Karl Popper의 Theory of falsification(https://www.simplypsychology.org/Karl-Popper.html) 정신에도 맞는 해석이다. 칼포퍼는 “사회과학에 100% 확실한 진리란 없다. 따라서 인간이 세운 가설을 검증할 수는 없다고 한다. 이 세상의 진리는 어느 것도 자료를 근거로 참을 증명할 수는 없다. 왜냐하면 어떤 현상을 설명하는 변수는 설명력에 한계가 있기 때문에, 설명되지 않은 부분에서 언제라도 반증 자료가 나타날 수 있기 때문이다.” 우리가 통계적으로 할 수 있는 것은 다만 연구자가 원하는 주장의 반대 주장 또는 누구나 상식적으로 추측할 수 있는 주장(귀무가설)이 확률적으로 틀릴 수도 있다는 것(유의수준에 따른 귀무가설 기각)을 객관적 자료들을 수집하여 증명해 보임으로써 원래의 주장(대립가설)이 맞을 수도 있다는 것을 간접적으로 입증할 수 있을 뿐이다. 따라서 가설은 검정(test)하는 것이지 검증(verify)할 수는 없다.
아울러, 연구논문에서 연구자의 주장이 통계적으로 유의하면 대립가설을 “채택(accept)했다”는 말을 써도 되지만, 유의하지 않으면 “기각(reject)했다”는 말은 틀린 표현이다. 영어에서는 분명하게 가설이 검정되면 “귀무가설을 기각했으므로 대립가설을 채택했다(reject the null hypothesis, so accept the alternative hypothesis)”고 하고, 검정되지 않으면 “귀무가설을 기각하는 게 실패했으므로 대립가설을 받아들일 수 없다(failed to reject the null hypothesis, so cannot accept the alternative hypothesis)”고 표현한다. 마찬가지로 귀무가설을 채택(accept)했다는 말도 틀린 말이다.
“검정 흰색” 영어로
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두 집단 간 평균 차이에 대한 검정(Testing differences between two group means)
두 집단 간 평균 차이에 대한 검정(Testing differences between two group means)
– 검정(Testing)
통계학에서 ‘검정(Testing)’이란 관측된 통계치가 통계적으로 유의한 것(statistically significant)인지, 아닌지를 판단하는 일련의 과정을 말한다. 이때 우리는 단순히 ‘유의하다’라는 표현이 아닌 ‘통계적으로 유의하다’라는 표현을 쓴다는 점에 특별히 주의해야 할 필요가 있다.
– 영가설(Null hypothesis)과 대립가설(Alternative hypothesis)
무궁무진한게 다양한 계량분석 기법들은 그 구체적인 성격이나 실행상의 난이도는 상이하지만 사실 모두 가설 검정(Hypothesis testing)을 위한 과학적 도구들이라는 공통점을 지닌다. 그리고 통계학에서는 통상 두 가지 반대되는 성격의 가설을 상정하는데 그것이 바로 영가설과 대립가설이다.
영가설은 ‘내가 반박해야 하는 가설’ 혹은 ‘관찰된 것은 단순히 우연에 의한 결과임을 상정하는 가설’을 말한다. 뭔가 재미있는 사실 혹은 의미 있는 차이점이 없을 것이라는 것을 상정한다는 점에서 영가설을 영어로 ‘Null hypothesis’라고 부른다. 반면 대립가설은 ‘내가 주장 또는 입증하고자 하는 가설’ 혹은 ‘관찰된 것은 단순히 우연에 의한 결과가 아님을 상정하는 가설’을 말한다.
– 검정 방법
첫째, 두 집단 평균치 사이의 차이(통계치)를 계산하고 영가설과 대립가설을 분명하게 설정한다.
둘째, ‘두 집단 간 평균치 사이의 관측된 차이’라는 통계치에 대한 표준오차(Standard error)를 계산한다. 이때 두 집단이 상호 독립(Independent)이라면 두 개의 평균치 간 차이의 표준오차는 두 집단 평균의 분산(Variance)을 더한 후 제곱근을 취하는 방법을 통해 간단히 계산된다.
셋째, 첫째 단계에서 구한 값을 둘째 단계에서 구한 값으로 나눠준다. 이 값을 z라고 해보자. z가 2보다 크다면 95% 신뢰수준에서 영가설을 기각한다. 즉, z가 2보다 크다면 95% 신뢰수준에서 두 집단 평균치 사이의 관측된 차이는 우연에 의한 결과라고 보기에는 너무 큰 수치이고 따라서 통계적으로 유의한 ‘진짜 차이’가 있을 것이라는 결론을 내리게 되는 것이다.
위의 세 단계는 엑셀 프로그램의 ‘데이터-데이터 분석-t검정’ 메뉴를 통해서 매우 쉽게 따라갈 수 있다.
* 영가설은 ‘원점으로 돌아간다’는 의미에서 귀무가설이라고도 불린다.
* 표준오차란 특정 통계치가 얼마나 정확하게 추정되었는지를 보여주는 값인데 표준오차가 작을수록 추정의 정확도가 높다는 것을 의미한다.
* 분산이란 관측된 데이터들이 평균을 중심으로 얼마나 넓게 퍼져 있는가를 나타내는 수치라고 이해하면 된다. 분산에 제곱근을 씌우면 표준편차가 된다.
* 계량분석에서 독립(Independence)이란 ‘서로의 영향을 미치지 않음’을 의미한다.
* 각 집단에 속한 표본의 크기(The number of observations)가 매우 클 경우 90% 신뢰수준에서는 1.645, 95% 신뢰수준에서는 1.96, 99% 신뢰수준에서는 2.58이 영가설 기각의 기준이 된다. 즉, z가 이들 값보다 크다면 ‘관측된 차이는 우연에 의한 것’이라고 상정하는 영가설을 기각하게 되는 것이다.
– 사례
다국적 기업 P사는 매년 한국 시장에서의 소비자 만족도 변화 추이 분석을 위해 전국의 소비자 1,000명을 무작위로 뽑아 소비자 만족도 조사를 실시한다. 2016년과 2017년을 비교할 때 소비자 만족도의 평균 점수는 64점에서 66점으로 2점이 올랐다. 반면 평균의 표준오차는 2016년 0.35에서 2017년 0.32로 줄어들었다.
첫째, 관측된 차이(통계치)는 2점이고 ‘2016년과 2017년 소비자 만족도 평균치 사이에 유의한 차이는 없으며, 관측된 차이인 2점은 단순히 우녕에 의한 것이다’라는 형태로 영가설을 설정한다.
둘째, 두 개의 평균치 사이의 관측된 차이에 대한 표준오차를 계산한다.
( 제곱근(0.35제곱+0.32제곱) = 0.47 )
셋째, 첫 번째 단계에서 구한 값을 두 번째 단계에서 구한 값으로 나눠준다. ( 2/0.47=4.25 ) 그러면 z값은 약 4로 계산이 되는데 이는 95% 신뢰수준에서의 기각 기준치인 2보다 훨씬 큰 수치이다. 따라서 우리는 영가설을 기각해야 한다. 즉, 2016년과 2017년 소비자 만족도 평균치 사이의 차이는 우연에 의해 발생하기에는 너무 큰 값이며, 따라서 2016년 대비 2017년의 소비자 만족도는 통계적으로 의미 있게 상승했다고 긍정적인 결론을 내려야 하는 것이다.
다만 위의 간단한 방법을 사용함에 있어 반드시 유념해야 할 것이 있다. 계량분석 이론을 통해 내리는 결론은 ‘통계적 결론’이라는 점이 바로 그것이다. 다시 말해, 우리는 위 사례에서 2점의 소비자 만족도 평균 점수 차이를 유의한 것으로 분석하지만 이때의 ‘유의함’이란 ‘통계적 유의성(Statistical significance)’을 일컫는 것임을 유념해야 하는 것이다. 통계적 유의성이 다른 맥락에서의 유의성을 위한 필요조건이 될 수는 있으나 그 자체로서 항상 충분조건이 되는 것은 아니다. 예를 들어, P사가 2016년과 2017년 두 번의 소비자 만족도 조사 사이의 기간 동안 소비자 만족도 향상을 위해 획기적인 제품 개선을 실시했고 여기에 어마어마한 금액의 비용을 지출했다면 P사 입장에서 2점의 소비자 만족도 향상은 ‘통계적’으로만 유의할 뿐 투자 대비 효용 측면에서는 의미가 없다고 해석될 여지가 있다. 따라서 필자는 이와 같은 측면을 고려해 계량분석을 할 때 반드시 경제적 유의성(Economic significance)과 통계적 유의성(Statistical significance)을 구분할 것을 강조해오고 있다.
– 출처: May 2018 Issue 2, DBR No.249, <'진짜차이'인가, '우연'에 의한 결과인가>, 34~37P
– 저자: 신선호 (롤랜드버거 시니어 컨설턴트)
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