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통계적 가설 검정은 데이터를 비교하여 특정 가설이 사실인지 아닌지를 결정하는 과정입니다. 

첫째로, 귀무가설은 특정 가설이 사실임을 가정하고 시작합니다. 둘째로, 대립 가설은 귀무가설이 사실이 아니라는 것을 증명하려는 명제입니다. 셋째로, 유의 수준은 귀무가설을 기각하기 위한 임계값을 의미합니다. 

통계적 가설 검정에서는 표본 데이터를 분석하여 특정 값이 우연히 발생할 확률을 계산하고, 이 확률이 유의 수준보다 작으면 귀무가설을 기각하고 대립 가설을 채택합니다. 이 과정을 통해 우리는 데이터 간의 유의한 차이를 파악할 수 있습니다. 

이러한 방법은 AB 테스트나 실험 결과 분석 등 다양한 상황에서 사용되며, 통계적으로 결과를 신뢰할 수 있게 해줍니다.따라서 통계적 가설 검정은 데이터 분석에서 중요한 역할을 합니다.