영가설과 대립가설을 작성하는 방법

방법론 섹션 템플릿은 '귀무가설과 대립가설을 제시하라'고만 말하고 예시는 제시하지 않으므로, 많은 초안은 희망에 찬 한 문장으로 끝난다. '호흡 운동이 도움이 될 것 같다.' 이 문장은 가설 쌍이 아니며, 지도교수의 빨간 펜은 그것을 금방 찾아낸다. 귀무가설과 대립가설을 작성하는 방법을 배우는 것은 공식을 암기하는 일이라기보다, 머릿속에서는 이미 대체로 분명했던 주장에 대해 종이 위에서 정확하게 쓰는 일에 가깝다.

가설 쌍은 두 문장이지, 한 문장이 아니다. 귀무가설은 아무 일도 일어나지 않는다고 말한다, 즉 효과도 없고, 차이도 없고, 관계도 없다는 뜻이다. 대립가설은 연구자가 대신 예측하는 구체적인 효과를 말한다. 처음 쓰는 사람들 대부분은 이 두 부분을 거꾸로 이해한다. 그들은 자신의 가설을 입증하려고 하지만, 실제로 해야 할 일은 데이터에 대해 귀무가설을 검정하는 것이다. 대립가설은 사실상 교육받은 추측일 뿐이다.

귀무가설과 대립가설을 작성하는 방법, 기본 형식

하나의 진행 중인 예를 보자. 시험 전에 10분간 하는 호흡 운동을, 그것이 자기보고 시험 불안에 미치는 효과와 함께 검토한다고 하자. 귀무가설은 그 운동이 아무것도 바꾸지 않는다고 말한다. '시험 전 호흡 운동은 학생들의 자기보고 시험 불안에 영향을 미치지 않는다.' 대립가설은 그것이 영향을 미친다고 말한다. '시험 전 호흡 운동은 운동을 하지 않은 경우와 비교할 때 학생들의 자기보고 시험 불안의 차이와 관련이 있다.' 방법론 섹션의 모든 가설 쌍은 같은 형식을 따른다. 효과가 없다는 평면적인 진술과 특정 효과가 있다는 평면적인 진술이 짝을 이룬다.

두 부분은 모두 페이지에 존재해야 한다. 실제로는 그중 하나만 흥미로운 결과로 드러나는 경우가 대부분이지만 말이다. 귀무가설을 생략하고 연구자가 기대하는 것만 쓰는 것은 초기 단계 제안서에서 점수를 잃는 가장 빠른 방법 중 하나이다. 이 단계는 연구 논문을 계획하는 방법에서 다루는 더 넓은 순서 안에 있으며, 연구 질문이 좁혀진 직후이자 개요가 형태를 갖추기 직전의 단계에 놓인다.

귀무가설 작성하기

귀무가설은 H0로 표기되며, 지루한 기본값이다. 즉, 효과도 없고, 차이도 없고, 연구의 변수들 사이에 관계도 없다. 이는 실제로 아무 일도 일어나지 않았을 때 데이터가 어떤 모습일지를 설명할 뿐이며, 현실 세계에 대한 직접적인 주장이라기보다, 바로 그 구분이 모든 통계 검정이 실제로 도전하도록 설계된 기준선이다.

이를 등식으로 작성한다. 호흡 운동 예시에서는, 운동을 수행한 집단의 평균 불안 점수는 운동을 수행하지 않은 집단의 평균 불안 점수와 같다. 표기법이 아니라 평이한 언어로 바꾸면, 이는 시험 전 호흡 운동을 완료한 학생들과 그렇지 않은 학생들 사이에 자기보고식 시험 불안에 차이가 없다는 뜻이 된다. 단순히 일반 주제만이 아니라 두 집단과 정확히 측정한 결과를 모두 명시하는 것이, 실제 귀무가설과 연구 질문의 모호한 재진술을 가르는 기준이다. 가설 생성기는 바로 그 수준의 구체성을 강제하는데, 결과 변수와 비교 집단이 명명되기 전까지는 두 가설 중 어느 쪽도 생성하지 않기 때문이다.

방향성 또는 비방향성, 대립가설 작성하기

대립가설은 두 가지 형태가 있으며, 그 선택은 단순한 문체 문제가 아니다. 비방향성, 또는 양측 대립가설은 어느 방향으로 나타나는지는 말하지 않은 채 차이를 예측한다. 즉, 호흡 운동이 불안 점수를 변화시키며, 더 높아질 수도 더 낮아질 수도 있지만 그 방향은 특정하지 않는다. 방향성, 또는 단측 대립가설은 방향을 명시한다. 즉, 호흡 운동이 불안 점수를 구체적으로 낮춘다고 주장한다.

무엇을 비교하는가	양측 검정(비방향성)	단측 검정(방향성)
대립가설은 다음을 말한다	불안 점수는 집단 간에 차이가 있으며, 방향은 명시되지 않는다	불안 점수는 호흡 운동 집단에서 더 낮다
귀무가설이 포괄하는 것은	집단 간 차이가 없다	차이가 없거나, 예측된 방향과 반대되는 차이가 있다
유의수준 기준	양쪽 꼬리에 나뉘며, 0.05 수준에서 각 꼬리에 약 2.5%씩 배분된다	한쪽 꼬리에 집중되며, 0.05 수준에서 전체 5%가 배분된다
잃는 것	특정한 방향에서 강한 효과를 탐지하는 일부 검정력	실제 효과가 반대 방향으로 나타날 때, 그것이 아무리 크더라도 유의성을 주장할 수 있는 능력

실질적인 비용은 바로 마지막 행에 있다. 단측 검정은 유의성을 찾기 더 쉽다. 왜냐하면 5% 전체가 두 꼬리로 나뉘지 않고 한쪽 꼬리에 모두 들어가기 때문이다. 이는 또한 호흡 운동이 사람들을 더 불안하게 만들었다는 사실을 알게 되더라도, 즉 효과가 예상과 반대 방향으로 나타났더라도, '더 낮다'만 탐지할 수 있는 단측 검정은 실제로 반대 방향의 효과가 있다는 점을 포착할 방법이 없다는 뜻이다. 방향성을 선택한다는 것은 이미 방향에 대해 옳다고 가정한 채 전체 검정을 거는 것과 같다.

데이터를 보기 전에 방향을 결정해야 하는 이유

방향성 가설은 비방향성 가설보다 더 강한 주장이고, 더 강한 주장에는 근거가 필요하다. 이전의 다섯 개 시험에서 이미 호흡 운동이 불안을 낮춘다고 나왔고 반대 결과는 한 번도 나오지 않았다면, 방향성 대립가설에는 실제 근거가 있다. 이것이 질문을 처음 다루는 연구라면, 비방향성 대립가설이 정직한 기본값이다. 아직 방향에 베팅할 만한 선행 패턴이 없기 때문이다.

대부분의 지도교수와 통계 검토자는, 서술문이 그러한 종류의 사전 근거를 제시할 수 없는 한 비방향성 검정을 기대한다. 수치가 어느 방향으로 나왔는지를 본 뒤에야 '방향성'을 선택하면, 데이터가 실제로 얼마나 설득력 있는지와는 무관하게 결과가 양측 검정에서 허용되었을 것보다 더 유의해 보이게 된다. 대안 가설의 형태는 제안서를 작성할 때, 참가자 한 명도 검사하기 전에 정해야 하며, 어떤 형태를 선택했는지는 나중에 누구도 문제 삼을 수 없는 사항이 된다.

귀무가설을 기각한다고 해서 주장할 수 없는 것

귀무가설을 기각한다는 것은, 사전에 설정한 유의수준, 보통 0.05에서, 귀무가 실제로 참이라면 수집된 데이터가 일어날 가능성이 낮다는 뜻이다. 이는 들리는 것보다 더 좁은 주장이며, 결과 또는 논의 절에서의 과도한 주장 대부분은 검정이 실제로 지지하지 않은 내용을 쓰는 데서 나온다.

귀무가설을 기각한다고 해서 대안 가설이 참임이 증명되는 것은 아니다. 그것만으로는, 연구가 두 개의 기존 집단을 비교한 것이 아니라 무작위 배정을 사용한 통제 실험이었을 때를 제외하면, 호흡 운동이 불안을 낮춘다는 것을 입증하지 못한다. 또한 효과의 크기나 실질적 의미에 대해서도 아무것도 말해 주지 않는다. 표본이 충분히 크면, 불안 점수의 사소한 차이도 여전히 0.05 기준을 통과할 수 있다. 귀무가설을 기각하지 못하는 것에도 그 나름의 한계가 있으며, 그것이 효과가 없다는 것을 증명하는 것은 아니다. 다만 이 특정 연구가, 이 표본 크기에서, '효과 없음'을 배제할 만큼 충분히 강한 반대 증거를 찾지 못했다는 뜻일 뿐이다.

약한 표현: 결과가 보여주지 않는 것	강한 표현: 검정이 실제로 뒷받침하는 것
호흡 운동은 시험 불안을 줄인다.	호흡 운동을 완료한 학생들은 완료하지 않은 학생들보다 불안 점수가 더 낮다고 보고했으며, 이는 차이가 없다는 귀무가설이 참이라면 나타나기 어려운 격차이다.
이것은 그 운동이 효과가 있음을 증명한다.	이 결과는 이 표본에서 귀무가설을 기각하는 것을 뒷받침한다. 그러나 이 운동이 일반적으로 학생들의 불안을 낮춘다는 것을 입증하지는 않는다.
결과가 유의했으므로 효과가 크다.	통계적 유의성은 그 차이가 우연에 의한 것일 가능성이 낮다는 것을 보여준다. 그러나 그 차이가 실제로 의미가 있을 만큼 큰지는 말해주지 않는다.
결과가 유의하지 않았으므로 그 운동은 효과가 없었다.	이 연구는 이 표본 크기에서 귀무가설을 기각할 충분한 증거를 찾지 못했다. 이는 그 운동이 실제로 효과가 전혀 없음을 보여주는 것과는 다르다.

왼쪽 열의 모든 문장은 초기 초안에서 흔히 볼 법하지만, 각각은 통계가 실제로 뒷받침하지 않는 내용을 주장한다. 수정은 대개 전면적인 재작성일 필요가 없다. 보통은 한 절만 고치면 된다, 예를 들어 '증명한다'를 '뒷받침한다'로 바꾸거나, 확실성을 단정하기보다 유의수준을 명시하는 식이다.

임상 연구는 같은 목적을 위해 구조화된 형식을 사용하며, PICOT question examples는 별도로 모아 두었다. 에세이에서 이에 해당하는 방식은 논지문이며, 이것은 별도의 페이지에 있다.

가설을 작성하고 분석을 마친 뒤에는 결과를 설명하는 단락이 다음으로 품질이 떨어지기 쉬운 부분인데, 대개 마지막에 서둘러 작성되었기 때문이다. 학술 글쓰기를 위해 설계된 AI humanizer는 그 이후 단계에 쓰는 도구로, 마감 전날 밤에 허둥대지 않도록 지금 알아 두는 것이 좋다.