2026 호주오픈에서 즈베레프와 치열했던 준우승을 이겨내고, 두두둥 우승! 🎾🥇🏆🎉🎇 믓찜 터짐-

1. p-value?

• 관측된 통계량보다 극단적인 결과가 귀무가설 하에서 실제로 관측될 확률
• '이런 결과가 정말 우연히 나올 수 있었을까?'라는 질문에 대한 답
• p-value가 작을수록, '이건 우연으로 보기엔 너무 극단적인 결과야'라는 판단에 가까움
• 그 값이 우리가 설정한 유의수준(보통 0.05)보다 작다면 귀무가설 기각할 수 있음

2. p-value 계산

• 통계의 p-value는 귀무가설이 참일 때

• 적어도 통계적 가설 검정의 관찰 결과만큼 중요한 결과를 얻을 가능성

• 기각점이 아닌 p-value는 귀무가설이 기각되는 최소 유의 수준을 결정하는데 사용

• p-value가 낮을수록 대립 가설이 이를 뒷받침하는 증거가 더 많다는 것을 의미

• p-value가 높으면 대립가설이 기각되고 귀무가설 기각

3. 주의사항

• 95% 신뢰수준의 신뢰구간: '무수히 많은 표본을 반복해서 추출했을 떄, 그로부터 만들어지는 구간 중 약 95%는 진짜 모수를 포함할 것이다'라는 것이지
• 지금 눈앞에 있는 이 구간이 참값을 포함할 확률이 95%라는 것은 아님
• 확률: 미래의 사건에 대한 가능성
• 신뢰도: 통계적 절차의 일관성과 반복 안정성에 관한 수치
• 아주 큰 표본에서는 미세한 차이도 쉽게 통계적으로 유의해질 수 있고,
• 표본이 작다면 실제로 중요한 차이도 통계적으로 유의하지 않을 수도 있음
• 통계적 유의성과 실질적 중요성은 항상 구분되어야 함
• 해석은 문제의 맥락과 의사결정의 목적에 따라 달라져야 함

by Heidi J. 꼬꼬마 데분가 💜