논문이 궁금하다!!!
질문으로 알아보는 논문작성법!!
[대학원생 A의 질문]
논문통계분석을 하다 보면 p-값이 유의한지에 확인하라고 하는데 도대체 p값(p-value)은 무엇을 나타내고 어떻게 해석해야 하나요?
#p값은 무엇을 나타내나요?
#귀무가설, 대립가설은 어떻게 구분하나요?
#유의확률(p-값) 해석방법이 궁금해요?
#유의수준에 대해 알려주세요~
유의확률(p-값)과 유의수준은 통계적 가설검정에서 중요한 개념이며 통계적 분석에서 가설을 검정하고 결과를 해석하는 데 사용됩니다. 유의확률은 통계분석 결과가 우연히 발생할 확률을 나타내는 값인데 특정 가설을 검정할 때, 관찰된 데이터가 가설에 부합하는지를 판단하는 데 사용됩니다.
일반적으로, 통계적 가설검정에서는 두 개의 가설을 고려합니다.
귀무가설(영가설, H0)은 어떤 차이나 효과가 없거나 같다는 가설이고, 대립가설(연구가설, H1)은 귀무가설과 반대되는 가설입니다. 일반적으로 논문에서 사용하는 가설은 모두 대립가설입니다. 유의확률은 귀무가설이 참일 때 관찰된 데이터가 나타날 확률을 의미하며, 작은 p-값은 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하게 되는데 p-값은 연구자가 설정한 유의수준과 비교됩니다.
유의수준은 가설검정에서 중요한 임계값으로 사용되는데 보통 알파(α)로 표기되고, 연구자가 결과를 해석하는 기준을 제시합니다. 일반적으로 0.05 (또는 5%)로 설정되지만, 연구의 복잡성과 중요성에 따라 다양한 유의수준을 선택할 수 있습니다. 만약 p-값이 유의수준보다 작으면 (예: p < 0.05), 우리는 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택합니다. 이것은 효과나 차이가 통계적으로 유의미하다는 것을 의미합니다. 만약 p-값이 유의수준보다 크거나 같으면 (예: p ≥ 0.05), 귀무가설을 기각하지 않고 유의미한 차이가 없다는 결론을 내립니다.
요약하면, 유의확률(p-값)은 가설검정 결과를 통계적으로 해석하는 데 사용되며, 유의수준은 연구자가 얼마나 강력한 증거를 요구하는지를 나타내는 임계값입니다.
실험 연구과 경험적 실증연구로 구분해서 예를 들어보겠습니다.
어떤 새로운 약물이 고혈압 환자의 혈압을 낮추는지 확인하려고 합니다.
귀무가설 (H0): 새로운 약물은 고혈압 환자의 혈압을 낮추지 않는다.
대립가설 (H1): 새로운 약물은 고혈압 환자의 혈압을 낮춘다.
연구자는 고혈압 환자를 대상으로 실험을 수행하고 혈압을 측정합니다. 실험 결과를 통계 분석하여 평균 혈압 변화와 해당 변화의 p-값을 확인합니다. 연구자는 유의수준을 0.05 (5%)로 설정합니다. 유의수준 0.05는 연구자가 통계적으로 유의미한 결과를 얻기 위해 95% 신뢰수준을 선택했음을 나타냅니다.
만약 실험 결과에서 얻은 p-값이 0.03이라면, 이는 실험 결과가 우연에 의한 것보다 훨씬 더 드물다는 것을 나타냅니다. p-값 (0.03)이 유의수준 (0.05)보다 작으므로, 연구자는 귀무가설 (새로운 약물은 고혈압 환자의 혈압을 낮추지 않는다)을 기각하고 대립가설 (새로운 약물은 고혈압 환자의 혈압을 낮춘다)을 채택합니다. 이는 연구자가 새로운 약물이 고혈압 환자의 혈압을 유의하게 낮출 가능성이 있다는 결론을 내린다는 것을 의미합니다.
연구주제: 학업 성취도와 수면 패턴 사이의 관계
학생들의 수면 패턴이 학업 성취도에 어떤 영향을 미치는가?
귀무가설 (H0): 학생들의 수면 패턴과 학업 성취도 사이에 유의미한 관련성이 없다.
대립가설 (H1): 학생들의 수면 패턴과 학업 성취도 사이에 유의미한 관련성이 있다.
연구자는 학생들을 대상으로 조사나 설문 조사를 하여 수면 패턴(수면 시간, 수면 품질 등)과 학업 성취도(성적, 학업 성과 등)에 관한 데이터를 수집합니다. 연구자는 수집된 데이터로 상관 분석이나 회귀분석을 통해 수면 패턴과 학업 성취도 사이의 관계를 측정해 볼 수 있습니다. 연구자는 유의수준을 0.05로 설정하고, 결과의 통계적 유의성을 평가합니다.
분석결과, 수면 패턴과 학업 성취도 사이의 상관계수나 회귀계수에 해당하는 p-값을 계산합니다. p-값이 유의수준인 0.05보다 작다면, 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택합니다.
연구자는 수면 패턴과 학업 성취도 사이에 유의미한 관련성이 있다고 결론 내립니다.
논문을 작성하기 위해서는 귀무가설과 대립가설에 대한 개념은 알고 있어야 합니다. 실제 논문에서는 대립가설(연구가설)만 기술하고 귀무가설은 기술하지 않는다. 암묵적으로 연구자의 가설만 보고도 귀무가설은 당연히 유추할 수 있기 때문입니다.
우리는 통계분석 결과에서 p 값, 즉 유의확률 값만 확인하면 되며, 유의확률이 0.05 미만으로 나오는지만 확인하면 됩니다. 유의확률이 0.01과 0.001 사이의 값이 나왔다면 매우 신뢰할 정도로 유의하다는 것이고 내가 세운 가설이 채택됩니다. 만약 유의수준이 0.05 보다 크게 나왔다면 내 가설은 채택되지 않는다는 것입니다.
논문통계분석의 유의확률(p값)에 대해 동영상으로 알아보기▼▼▼
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