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
- (여기서, p값의 계산은, 표본으로부터 계산됨)
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, p 값(유의 확률)이 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)는 다음과 같음
- 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