P-value, p value   p 값

(2024-02-11)

Significance Probability, 유의 확률, 검정 확률


1. p 값 (Significance Probability, 유의 확률, 검정 확률)

  ㅇ 통상, 가설검정에서는, p 값을 계산함으로써, 가설(귀무가설)의 지지 여부를 판단하게 됨
     - 이는, 검정통계량의 값을, 기각치와 값으로 직접 비교하는 대신에, 
     - 그에 대응하는 확률 값으로 검정을 하여, 보다 정량적이고 합리적인 접근을 하려고 함

  ㅇ 사실, p 값 (유의 확률)은, 가설검정에서, 귀무가설이 옳는다 가정 하에,
     - 귀무가설 분포를 기반으로, 극단적인 값이 나올 (나올 가능성이 희박한) 확률 값을 말함

  ㅇ 즉, 귀무가설을, 지지하는 정도를 보여주는, 확률 값으로,
     - 귀무가설이 옳다고 하는 가상의 세계에서, 
     - 데이터가 나타나기 쉬운 정도의 확률 값

  ㅇ 다시말해, 검정통계량 (수집된 표본)의 관측 값들이, 관측 때 마다 다르므로, 
     - 이를 확률분포로써 바라다 봄으로써,
     - 귀무가설 H0이, (틀려질) / (기각 가능한) / (귀무가설 모형과 양립할 수 없는),
     - 최소 유의수준 확률 (최소 유의 확률)을 지칭함

  ㅇ 따라서, 유의 확률 값이 작다면, 
     - 전제로 하는 귀무가설이 틀렸을 가능성이 높다는 것임
        . 즉, 귀무가설을 기각할 수 있게 됨

  ㅇ 한편, 이와 유사한 α (유의 수준)는, 
     - 연구자 스스로 설정하는, 의심스러운 확률 값의 허용 한계임
 
  ㅇ 결국, 기각 판단 여부 (기각 판단 기준 : 유의수준 α)

     -  p 값 ≤ α : 관측 후 계산된 p 값이, 주어진 유의수준 α 보다 작으면, 귀무가설(H。) 기각
     -  p 값 > α : 관측 후 계산된 p 값이, 주어진 유의수준 α 보다 크다면, 귀무가설(H。) 수용

     * (p 값 : 관측으로부터 계산된, 귀무가설을 지지하는 정도를 보여주는, 확률 값)
     * (유의수준 :  귀무가설의 정당성이 `의심스러운` 확률 수준)

  ※ 예를들면, 관측된 p 값이 어떤 정해진 확률 값(유의수준 α = 0.01, 0,05 등) 보다 작게 나오면,
     - 귀무가설이 타당하지 않음을 의미
     * 즉, 어떤 의미있는 다른 새로운 주장 또는 실제로 입증하고픈 대립가설이 오히려 타당함

가설검정
   1. 가설   2. 귀무가설/대립가설   3. 가설 검정   4. 검정 통계량   5. 검정 판단 기준   6. 검정 오류   7. 유의수준   8. p 값  


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