p-value

의미적인 이해

가설검정에 사용되는 값으로서, 유의수준(보통 0.05)보다 p-value가 작다면 귀무가설을 기각한다.

귀무가설이 맞다는 가정하에 이러한 표본 통계값이 나올 확률을 구하고, 이 확률이 유의수준보다 작아서 이정도면 귀무가설이 맞지 않는 것 같다고 판단되면 귀무가설을 기각하는 것.

귀무가설이 맞다고 가정했을 때의 분포로 판단한다는 것은 위의 이미지를 보면 이해가 될 것이다.

자세히 도출 과정

p-value를 이용하여 가설 검정

관측값이 나올 확률, 즉 p-value를 구하고 이 값이 유의수준($\alpha$, 0.05)보다 작은지 확인

기각역을 이용한 방법

귀무가설이 맞을 때의 분포가 아래와 같이 있을 때, 유의수준이 되는 통계량 값구하고 이 값과 관측치의 통계량을 비교한다.

p-value의 허점

• 관측치를 증가시켜 , 억지로 유의하게 만들 수 있다.

분석에 사용되는 데이터가 많을수록 p-value가 작아진다.

• 어떤 가설을 설정하는 지에 따라 p-value가

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https://bodi.tistory.com/entry/%EA%B0%80%EC%84%A4%EA%B2%80%EC%A0%95-P-value%EB%9E%80%EC%96%B4%EB%96%A4-%EC%82%AC%EA%B1%B4%EC%9D%B4-%EC%9A%B0%EC%97%B0%ED%9E%88-%EB%B0%9C%EC%83%9D%ED%95%A0-%ED%99%95%EB%A5%A0

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