추정논리를 본격적으로 도입하기에 앞서 테스트는 어떤 스토리의 지지 여부를 결정하는 과정임을 유의해야 한다. 이것은 또, 「먼저 할 이야기가 있고, 다음에 시험이 있었다」라고 하는 의미로, 상기의 가정과는 달리, 인구에 대해 무엇인가를 주장하기 위한 최저한의 정보가 이미 주어져 있다. 그것은 또 이야기가 진실인지 거짓인지를 객관적으로 따져볼 수 있는 검증 가능한 특성을 지녔음을 시사한다. 한국인은 머리가 좋다는 자의적 주장이어도 검증할 수 없다. 이 주장을 검증 가능하게 하려면 비교 가능한 기준점을 한국인의 평균 지능지수가 105 이상(한국인의 평균 지능지수가 미국인 평균 지능지수보다 높음)으로 설정하거나 비교 가능한 그룹을 한국인의 평균 지능지수가 미국인 평균 지능지수보다 높음(2그룹 테스트)으로 설정해야 한다. 그래야 통계적으로 평균을 계산하고 추정치의 논리에 비춰 논의 지지 여부를 결정할 수 있다.따라서 우리의 관심 대상에 관한 어떤 정보도 기술하면서 통계적으로 비교 가능한 주장을 가설이라고 부른다. 문제는 모든 가설이 동일한 것은 아니기 때문에 일부 가설은 안전하다고 주장해야 하는 압력을 받고 있는 반면 다른 가설은 압력을 덜 받고 있다는 것입니다. 예를 들어 어떤 사람이 백조는 모두 백조라고 주장한다면 가설이 맞는지 전 세계의 백조를 찾아야 한다. 하지만 백조가 모두 백인은 아니다라고 주장하면 이 가설은 금방 믿게 된다. 그럼 채무 불이행과 테스트에 편리한 가설은 무엇일까요? 학자들은 입증책임이 큰 쪽을 디폴트로 삼고 입증책임을 보다 작은 주장으로 공격할 수 있도록 했다. 따라서 공격이 성공하면 누르 가설을 대체할 새로운 정보로 사용되고, 실패하면 기존의 디폴트 가설을 버리지 않는다. 이처럼 세계에 대한 인간의 지식이 축적되고 세련될 수 있다.위와 같은 가설은, 「디폴트 가설」로서 설명되어 귀무 가설 또는 귀무 가설로 불린다. 디폴트의 입장에 있기 때문에, 영속적인 가설은 전통적이고 보수적이며, 그것을 채용해도 이상한 사람이 되지 않습니다. 바꿔 말하면, 당신이 모르는 한 주변의 측면을 지지하는 것은 안전합니다. 영구 가설은 청구 항에 '동일하다(=)', '차이가 없다', '존재하지 않는다', '효과가 없다', '신규성이 없다', '변화가 없다' 등의 가설을 포함한 모든 가설이다. 귀무 가설은 사실일 수도, 아닐 수도 있지만 실제로는 사실로 받아들여지고 있다. 귀무 가설을 직접 검증하기는 쉽지 않고 대안 가설이 나오면 간접적으로 검증 대상이 되기 때문이다.
반대로, 위에서 입증 부담으로 기술된 가설을 연구 가설이라고 한다. 0이론과는 달리 대립 가설은 지금까지 알려지지 않은 새로운 이론에 속하며, 그 자체가 새로운 시험을 촉발한다. 그 사람들의 지식을 가진 연구원들이 알려지지 않은 상황에서 그 가설을 뒷받침하는 것은 위험하다. 반대 가설은 모두 "같지 않다", "차이", "존재", "효과", "새로움", "변화"를 포함하는 가설이다. 진실이든 거짓이든 간에 그 대립 가설은 이제 진실로 간주된다. 반대 가설은 덜 부담스럽지만 쉽게 무너질 수 있고, 만약 그 가설이 힘을 잃으면 그것을 거부할 이유가 없기 때문에 영구적인 가설로 돌아온다.영구적인 가설과 적대적인 가설은 논리적으로 상호 배타적이고 포괄적이다. 즉, 귀무 가설을 기각한다는 것은 귀무 가설과 대립 가설을 반드시 포함하지는 않고 대립 가설(상호 배타성)을 자동으로 채택한다는 것을 의미합니다. 따라서 반환 가설에서 (=) "실제"로 간주하는 경우 대립 가설은 "완전히 참"이어야 합니다. 따라서 상호 배타적이고 포괄적인 관계가 형성됩니다. 귀무 가설에 포함()하면 대립 가설에 (>)이 포함되고, 귀무 가설에 (<)가 포함된 경우에는 그 반대입니다.실제로 영구적 가설과 대체 가설의 개념은 종종 매우 유용합니다. 나는 그것이 발 디딜 틈이 없는 것인지 무한대인지 모르지만, 우리들 대부분은 모든 분야에 대해 완벽한 지식을 가지고 있지 않고, 때때로 우리는 낯선 분야에서 혼란과 의문스러운 논란에 직면한다. 이 경우, 위에서 언급한 바와 같이 영주권자의 편에 설 수 있습니다. 그것은 사실이기 때문이 아니라 돕기 쉽고 부담스러워서이다. 소위 "존재가 증명된" 형태의 블록은 동일합니다. 제 차고에 있는 러셀의 주전자와 용은 존재 증명에 대한 부담이 제거되기 때문에 증거가 완성되기 전까지는 존재하지 않는다고 말합니다. 입증책임의 무게를 확신할 수 없다면.이상 논리에서는 참과 거짓이 상대적으로 중요하지 않다. 사실, 통계학은 진실과 거짓 사이를 감히 논쟁할 수 없다. 데이터 지원 매개 변수만 사용할 수 있고 일부는 사용할 수 없습니다. 그 데이터는 그것이 참인지 거짓인지를 암시할 수 있다. 하지만 데이터가 정확하지 않은 것은 드문 일이 아닙니다. 따라서, 가설 테스트는 매우 그럴듯하고 논리적이고 지능적으로 보일 수 있지만, 훨씬 더 평범하고 단순한 활동이다. 통계는 진위를 가릴 수 없다. 통계는 아무것도 "증명"하지 않으며, "확실한" 것을 보장하지도 않는다. 시험이 신중한 이유는 실수 가능성을 인지하고 최소화하는 추정의 미덕을 본떠서이기 때문이다. 시험은 상충되는 가설을 채택하거나 거부하는 활동이지만 "내가 틀릴 가능성도 있지만…"라고 말할 여지를 남긴다.."
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