효과크기4 p-value의 진짜 의미 1. 들어가며가설검정 결과를 보고 "p-value가 0.03이니까 통계적으로 유의미하다", 혹은 "p-value가 0.07이라 아쉽게 유의하지 않다"는 말을 많이 들어봤을 것이다. 하지만 이때 자주 등장하는 질문이 있다:p-value가 0.03이면, 가설이 맞을 확률이 97%라는 뜻인가요?p-value가 0.05보다 작으면, 대립가설이 맞다는 뜻인가요?이 질문들, 모두 틀린 해석이다. p-value는 단순히 어떤 숫자 하나가 아니라, 가설을 검정하는 전체 논리 구조의 일부다.이번 글에서는 p-value가 정확히 무엇을 뜻하고, 무엇을 뜻하지 않는지, 통계적 사고 방식으로 이해해보자.2. p-value란 무엇인가?p-value는 귀무가설이 참이라고 가정했을 때, 지금 관찰된 통계량 이상으로 극단적인 결과가.. 2025. 3. 22. R을 이용한 t-test와 효과 크기 계산 관련글 t-test 밑바닥부터 이해하기 ※ 관련글 확률, 확률변수 그리고 확률분포 1. 들어가며 통계학은 기술통계와 추론통계로 구분되는데, 기술통계와 추론통계를 연결해주는 것이 확률분포이다. 그런데 확률분포를 이해하기 위해 diseny.tistory.com 1. 들어가며 위의 관련글에서 두 표본(독립표본)의 평균 차이 검증에 대한 이론을 살펴보았다. 이제 R을 이용해 t-test를 실행하고 효과 크기(effect size)를 간편하게 산출해보자. 2. 예제 데이터 데이터는 UC Irvine Machine Learning Repository에서 제공하는 adult 데이터를 활용한다. 아래 코드는 웹 사이트에서 데이터를 읽어 들이고 변수 이름을 지정한다. adult 2022. 5. 4. t-test 밑바닥부터 이해하기 확률, 확률변수 그리고 확률분포1. 들어가며 통계학은 기술통계와 추론통계로 구분되는데, 기술통계와 추론통계를 연결해주는 것이 확률분포이다. 그런데 확률분포를 이해하기 위해서는 먼저 확률을 알아야 하고 그 다음에 확diseny.tistory.com 1. 들어가며t-test는 일반적으로 가장 처음 배우는 기초 추론 통계 분석 방법이자 실질적으로 가장 많이 쓰이는 분석방법이다. t-test는 두 집단의 평균 차이를 비교한다. 예를 들어 남녀간의 연봉 차이, 지역별 소득 차이, 흡연자와 비흡연자의 혈압 차이 등 집단을 비교해야 할 일이 무척 많다. 그런데 집단간의 평균 비교는 그냥 두 집단의 평균을 계산하면 어느 쪽 평균이 더 높은지 금방 알 수 있기 때문에 분석이라는 단어가 과분할 정도로 간단한 작업이다. .. 2022. 4. 21. 효과 크기(Effect Size)의 의미와 필요성 1. 들어가며 기초 추론 통계 방법 중, 두 집단의 평균차이 검증(T-test)이 있다. 두 표본의 평균 차이가 모집단 차원에서도 있는 것인지 아니면 표본에서만 우연히 차이가 있는지 검증하는 방법이다. 많이 알려진 사실이지만 이 검증 방법은 원리상 표본이 충분히 크면 대부분 통계적으로 유의하다고 나온다. 그래서 통계적 유의성 뿐만 아니라 효과크기(Effect Size) 값도 함께 제시되는 것이 좋다. 관련글 t-test 밑바닥부터 이해하기 ※ 관련글 확률, 확률변수 그리고 확률분포 1. 들어가며 통계학은 기술통계와 추론통계로 구분되는데, 기술통계와 추론통계를 연결해주는 것이 확률분포이다. 그런데 확률분포를 이해하기 위해 diseny.tistory.com 2. 효과크기란? 효과 크기 값은 Cohen's D.. 2022. 2. 14. 이전 1 다음
