# 대립 가설 (Alternative Hypothesis)

대립 가설(alternative hypothesis, H₁ 또는 Hₐ)은 통계적 가설 검정에서 귀무 가설(null hypothesis, H₀)과 논리적으로 반대되도록 세운 주장입니다. 검정은 'H₀가 참이라고 가정하면 지금 같은 데이터가 나올 확률이 얼마나 낮은가'를 계산하고, 그 확률(p-값)이 충분히 작으면 H₀를 기각하고 H₁을 받아들입니다.

## 자세히 알아보기

H₀는 보통 '차이 없음', '효과 없음', '무작위임'처럼 기본값을 나타내고, H₁은 연구자가 확인하고 싶은 주장입니다. 대립 가설은 방향에 따라 양측(μ ≠ μ₀)과 단측(μ > μ₀ 또는 μ < μ₀)으로 나뉘며, 어느 쪽을 택하느냐에 따라 기각 영역이 달라지므로 데이터를 보기 전에 정해야 합니다.

검정에는 두 종류의 오류가 있습니다. 1종 오류(α)는 H₀가 참인데 기각하는 것, 2종 오류(β)는 H₁이 참인데 H₀를 기각하지 못하는 것입니다. 1 − β를 검정력이라 합니다. 유의수준 α를 정해 두는 것은 1종 오류 확률을 통제하는 것이지 H₁이 참일 확률을 말해 주는 것이 아닙니다. 또 H₀를 기각하지 못했다고 H₀가 증명된 것도 아닙니다.

## 블록체인·암호화폐에서는

- 난수 생성기 검정: NIST SP 800-22는 H₀를 '검사하는 비트열은 무작위다', H₁을 '무작위가 아니다'로 두고, 각 검정에서 p-값이 유의수준(문서 권장 예: 0.01)보다 작으면 무작위성을 기각합니다. 지갑 키 생성기, 검증자 추첨용 난수 비콘, 온체인 게임의 난수 품질 점검에 쓰입니다. 여러 검정을 반복하면 일부는 우연히 기각되므로, 통과 비율과 p-값 분포까지 함께 봅니다.
- 암호 분석의 구별 공격: '이 출력은 이상적인 랜덤 순열에서 나왔다(H₀)' 대 '이 암호에서 나왔다(H₁)'를 가르는 검정을 만들 수 있으면 그 암호는 구별 가능하다고 합니다.
- 시장 분석: '특정 뉴스가 가격에 영향이 없다(H₀)'를 데이터로 검정할 때도 같은 틀을 씁니다. 같은 데이터로 수많은 가설을 시험하면 거짓 발견이 늘어나는 점에 주의해야 합니다.

## 쉽게 말하면

귀무 가설은 '아무 일도 없다', 대립 가설은 '뭔가 있다'입니다. 증거가 충분히 강할 때만 '뭔가 있다'고 말합니다.

## 예시

동전을 100번 던져 앞면이 70번 나왔다면 H₀: p = 0.5, H₁: p ≠ 0.5로 두고 검정합니다. 양측 p-값은 정확한 이항 계산으로 약 8 × 10⁻⁵이어서 α = 0.01에서도 H₀를 기각합니다.

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출처: https://achivx.kr/glossary/alternative-hypothesis-%EB%8C%80%EB%A6%BD-%EA%B0%80%EC%84%A4/ · ACHIVX 용어 사전 · 수정일 2026-10-20