P-값

이 문서에서는 값이 무엇인지, 어떻게 해석되는지 설명합니다. 따라서 통계에서 p-값이 무엇을 의미하는지, p-값을 계산하는 방법 및 단계별 해결 연습을 배우게 됩니다.

p-값은 무엇입니까?

통계에서 p-값 (또는 p-값 )은 귀무가설이 참이라고 가정할 때 검정 통계량을 얻을 확률입니다. 즉, p-값은 귀무가설을 기각하거나 수락하기 위해 가설 검정에 사용되는 0과 1 사이의 값입니다.

특히, p-값이 유의 수준보다 낮으면 귀무 가설이 기각됩니다. 반면, p-값이 유의 수준보다 크면 귀무가설이 채택되고 대립가설이 기각됩니다. 아래에서 p-값을 해석하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

즉, p-값은 우연에 의한 결과와 통계적으로 유의미한 결과를 구별하는 데 도움이 되기 때문에 연구 가설을 승인하거나 거부하는 데 사용됩니다.

p-값은 영어 용어이고 많은 통계 연구가 영어로 출판되기 때문에 p-값 이라고도 합니다.

p-값의 해석

이제 p-값의 정의를 살펴보았으므로 통계 검정에서 p-값을 올바르게 해석하는 방법을 살펴보겠습니다.

기본적으로 p-값은 다음과 같이 해석됩니다.

• p-값이 유의 수준보다 작으면 귀무 가설이 기각됩니다(대립 가설이 채택됨).
• p-값이 유의 수준보다 크면 대립 가설이 기각됩니다(귀무 가설이 채택됨).

따라서 p-값의 해석은 선택한 유의 수준에 따라 달라집니다 . 일반적으로 유의수준은 0.05 또는 0.01로 설정되지만 이는 연구자가 결정하는 임의의 값이다.

p-값의 값은 가설이 반드시 참이라는 것을 의미하는 것이 아니라 단순히 p-값 덕분에 가설이 기각되거나 가설이 기각되지 않는다는 것을 의미합니다. 왜냐하면 p-값 덕분에 그럴 것이라는 통계적 증거가 있기 때문입니다. 그러나 귀무가설이 참일 때 틀려서 기각할 수도 있고, 반대로 거짓일 때 귀무가설을 기각하지 않을 수도 있습니다. 실수할 확률은 매우 낮지만 그녀가 실수했을 가능성은 있습니다.

간단히 말해서, p-값이 유의 수준(보통 α = 0.05)보다 작을 때 유의하다고 말합니다. 귀무 가설. .

p-값 예

통계에서 p-value의 의미를 더 잘 이해할 수 있도록, 아래에서는 p-value를 계산하여 가설 검정을 해결하는 예를 살펴보겠습니다.

• 장난감을 만들기 위해 회사는 장난감의 부품 중 하나를 외부 회사로부터 구입한 후 나머지 부품과 함께 조립합니다. 구매하는 부품의 길이는 이론상 5cm가 되어야 하는데, 최근 조립 불량이 많아 회사에서는 구매한 부품의 평균 길이가 다를 것으로 의심하고 있다. 확인하려면 외부 업체에 10,000개 샘플을 요청하고 임의의 조각을 측정해 보면 5.25cm로 측정됩니다. 그래서 그는 초기 가설을 승인하거나 거부하기 위해 가설 검정을 수행하기로 결정합니다.

이 경우 가설검정의 귀무가설과 대립가설은 다음과 같다.

이 문제를 해결하기 위해 유의수준을 5%로 가정하겠습니다.

무작위로 취한 값(5.25cm)은 이론 평균(5.00cm)에서 0.25cm만큼 벗어났습니다. 따라서 이 가설검정을 위한 p-값을 계산하려면 0.25cm 이상 벗어난 값이 몇 개인지 파악해야 합니다. 10,000개 단위의 샘플을 분석한 결과, 183개 단위는 4.75cm 미만이고, 반면 209개 단위는 5.25cm보다 큰 것으로 나타났습니다.

4.75cm 이하: 183개
5.25cm 이상: 209개

따라서 이 가설 검정의 p-값을 계산하려면 편차가 0.25cm 이상인 동전을 표본 크기로 나누어야 합니다.

그런 다음 계산된 p-값은 이전에 선택한 유의 수준보다 낮습니다.

따라서 우리는 귀무 가설을 기각하고 따라서 우리가 구입한 부품의 평균 길이가 원래 동의한 길이와 다르다는 중요한 통계적 증거를 갖게 됩니다.

이 예에서 본 것처럼 가설 검정의 p-값은 기준 분포를 모르더라도 결정할 수 있지만 이는 일반적이지 않습니다. p-값 계산에 대한 더 많은 예를 보려면 당사 웹사이트에서 가설 검정 예를 확인하세요.

p-값 결론

마지막으로, 가치에 대한 가장 중요한 결론을 요약 형식으로 남겨드립니다.

• p-value는 귀무가설이 참일 확률을 의미하는 것이 아니라, 단순히 귀무가설이 참이라고 가정하고, 이러한 가정하에 p-value를 계산함으로써 귀무가설을 기각할지 기각할지를 결정하게 됩니다. .
• p-값은 가설 검정에서 가설을 기각하거나 기각하는 데 사용됩니다. p-값이 유의 수준보다 작으면 귀무 가설이 참일 가능성이 낮으므로 기각됩니다. 반면, p-값이 유의수준보다 크다면 귀무가설이 참일 가능성이 매우 높으므로 기각되지 않는다는 의미입니다.
• p-값은 귀무가설이 참일 가능성이 매우 높은지 여부를 나타내지만 귀무가설이 참인지 거짓인지에 대한 확실성을 제공하지는 않습니다. 틀릴 가능성은 항상 존재합니다.
• p-value는 연구의 신뢰도와 관련이 있기 때문에 p-value가 낮을수록 통계분석에서 얻은 결과의 신뢰도가 높아집니다.
• 유의성 수준은 임의적이며 연구자가 결정하므로 p-값의 유의성도 연구자가 정의합니다.