가설 검정 기본용어
유의수준(significance Level):α
귀무가설이 참인데 귀무가설 기각하고 대립가설 채택할 확률 (1종 오류)
대립가설에 해당하는 연구자의 주장이 참이 아닌데도 불구하고 연구자의 주장이 옳다고 판정할 확률을 유의수준이라고 함.
유의확률(p-value)
귀무가설이 옳다는 가정하에 관측된 사건이 귀무가설에 반하는 사건이 일어날 확률 (귀무가설하에서 관찰된 검정통계량의 값보다 더 극단적인 값이 나올 확률)
검정통계량(test statistics)
표본으로부터 구하는 통계향으로 귀무가설을 기각 또는 채택할것인지를 결정하기 위한 가설검정에 사용되는 통계량을 의미
임계값(critical value)
기각역과 채택값을 나누는 경곗값이라고 하고 귀무가설에서 주어지는 모집단 분포의 모수 값. 이미 정해놓은 유의수준에 따라 모집단 분포에서 정해지는 값으로 검정통계량과 비교하여 귀무가설의 채택 혹은 기각 여부 결정
검정력(power), 1-β
귀무가설이 옳지 않을 때 이를 기각하는 확률로 검정력이 높으면 높을수록 가설검정의 결과를 신뢰하게 된다.
-> 연구자가 주장하는 대립가설이 맞는 경우에 임상시험에서 그 주장이 옳음을 지지하는 증거를 확보할 가능성!!
표본 크기 (Sample Size)
표본 크기 계산의 목적은 treatment가 상대적 효과를 가진다는 사실을 증명하기 위해:)
일반 적으로 α=0.05,β=0.2,power (1-β)=0.8,the smallest effect of interest, variance등이 고려
효과 크기 (Effect Size)
비교집단의 차이를 나타내는 표준화 지표
Biostatistics researcher Github: https://github.com/hoyajhl