유의확률 (1) 썸네일형 리스트형 8. p-value (유의확률) 가설검정은 간단히 말해 귀무가설의 분포에서 연구자의 표본통계량이 나올 확률이 얼마인지 검증하는 절차이다. 귀무가설의 분포에서 표본통계량이 나올 가능성이 유의수준(α ; 기각역)보다 작으면 연구자의 가설을 채택할 수 있다. 지난편에서는 t 값으로 검증절차를 설명했는데 실제로는 p-value 라는 통일된 지표를 많이 활용한다. 따라서 이번 편에서는 p-value의 개념과 주의점을 다루고자한다. 1. p-value (유의확률) 정의 우리가 가설 검정을 하려면 귀무가설의 분포를 알아야한다. 문제는 t 분포,Z 분포, 카이제곱분포, F 분포... 등 어떤 분포를 따르는지에 따라서 표본 통계량에 대한 확률을 계산하는 방식이 달라진다. 즉 유의 수준 5% 에 대한 각각의 Z값과 t 값, 카이제곱 값, F 값들이 각각.. 이전 1 다음
