[논문통계분석 및 해석] 논문통계의 유의확률 p값(p-value), 유의수준 쉽게 이해하기 2편, 논문통계분석 및 해석방법_퀵데이터
" 논문통계 분석 및 해석 방법 "
#논문통계분석의 p-값이 유의한지 확인하라고 하는데 도대체 유의확률(p-value)는 무엇을 나타내며 어떻게 해석해야 하나요?
#논문 통계분석의 p값은 무엇을 나타내나요?
#귀무가설, 대립가설은 어떻게 구분하나요?
#유의확률(p-값) 해석방법이 궁금해요?
▣ 유의수준이란??
통계학의 대가인 Fisher가 1920년대 유의수준 5%(0.05)를 사용한 후 현재까지 그대로 사용하고 있다.
■ 유의수준 α [Significance level]
- 유의확률 P값이 어느 정도일 때 귀무가설을 기각할 것인가에 대한 수준
- 가설검정에서 귀무가설을 기각하고 대립(연구)가설을 채택할 확률
- 표본에서 얻은 통계 값이 귀무가설이 참일 때 극단적인 값일 가능성이 얼마나 낮은지를 나타내는 확률 수준을 의미
- 신뢰수준은 1에서 유의수준을 뺀 값 (1-α)
통계적 검증이라고 해도 100% 신뢰할 수 없다. 모집단 전수조사를 통한 자료라면 모집단의 특성을 오차 없이 반영해야 할 것이다. 그러나 대다수의 연구는 표본 조사가 대부분이라 오차가 발생하기 때문에 통상 95% 이상 신뢰할 수 있으면 어느정도 설득력이 있다고 판단할 수 있고, 이를 신뢰수준이라 한다.
유의수준은 신뢰수준과 반대로 연구자가 설정한 가설이 기각되는 기준이다. 신뢰수준이 95%라면 5%는 유의수준이다. P값 유의확률은 가설이 기각될 가능성을 말하는데 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 분석했는데 p값이 0.024라면 영향을 미치지 않을 가능성이 2.4%이고 영향을 미칠 가능성이 97.6%라는 의미이다. 영향을 미칠 가능성이 95%가 넘어가므로 통계적으로 유의하다라고 할 수 있다. 논문에서 P값을 0.05미만일 때 통계적으로 유의하다고 하는 것이다.
유의수준의 5%는 지극히 드물다고 간주하는 기준값이다. 5%보다 작은 일이 일어나면 그것은 우연이 아닌 필연적인 의미가 있다는 의미에서 유의라고 한다. 그래서 보통 1% 혹은 5% 미만을 적용하는데 상식적으로 볼 때 드문 일로 간주하는 작은 확률이기 때문이다. 다시 말해 오류를 범할 확률이 5%뿐이라고 인정하는 것이다.
■ 유의확률 [P-value]
- 귀무가설이 참이라는 전제에서 연구자가 표본으로 구한 검정통계량의 값이 이론적으로 발생할 가능성을 나타내는 값 (p로 표기)
- 유의확률은 표본으로부터 계산된 확률, 유의수준은 귀무가설을 기각할지 여부를 결정하는데 사용되는 확률
- 유의확률(p값): 표본으로부터 얻은 관측확률
- 유의수준(α): 판단의 기준으로 사용하는 5% 미만의 확률
P값이 0.001보다 작으면 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 압도적인 증거가 존재하고, 검정이 매우 유의하다고 할 수 있다. p값이 0.01과 0.05에 속하면 강한 증거가 존재하고 검정결과가 유의하다고 한다. p값이 0.05와 0.1에 속하면 약한 증거가 존재한다고 할 수 있지만 p값이 0.05보다 크면 검정결과는 유의하지 못하다고 하는 것이 일반적 기준이다. p값이 0.1보다 크면 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 증거가 존재하지 않는 것이다.
※ CR값이 1.96이상, 유의확률 P값이 0.05 이하이면 연구가설 채택
요약하면, 유의확률(p-값)은 가설검정 결과를 통계적으로 해석하는 데 사용되며, 유의수준은 연구자가 얼마나 강력한 증거를 요구하는지를 나타내는 임계값입니다.
연구 모형을 수립하고 내가 선정한 변수 간 관계의 선행연구를 무조건 참조하게 된다. 이때 선행연구 결과에서 P값이 0.05 미만으로 유의한 변수, 즉 선행연구 결과에서 변수 간 관계가 채택된 변수들을 선택해야 내 연구에서도 유의한 결과가 나올 가능성이 크다. 물론 선행연구의 표본, 산업 등의 일반적 특성이 내 연구와 다르고 꼭 이 변수 간 관계에 관해 연구해야 한다면 변수 간 관계가 유의한 연구, 유의하지 않은 연구들을 고르게 찾아야 한다. 그래야 내 연구결과에 따라 이들 선행연구를 인용하면서 결론을 쓰기가 쉽다.
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