유의수준, 유의확률, 통계적 유의성

significance level
유의수준, α
significance probability, p-value
유의확률, p값
statistical significance
통계적 유의성

1 유의수준[ | ]

  • 가설검정에서 1종 오류가 허용되는 확률 수준
  • 영가설이 참인데도 그것을 잘못 기각할 확률의 허용한계
  • 영가설이 참인데도 대립가설을 잘못 선택할 확률의 최대값
  • 흔히 0.05를 사용하고 0.1, 0.01, 0.001 등을 사용하는 경우도 있음[1]

2 유의확률[ | ]

  • 모수가 신뢰구간을 벗어날 확률
  • 1종 오류가 발생할 확률
  • 통계적 유의성을 쉽게 알아볼 수 있도록 별표(*)를 붙여주는 경우가 많음
0.05 미만이면 *
0.01 미만이면 **
0.001 미만이면 ***
  • 통계 소프트웨어가 정확히 계산해주므로 P값 그 자체를 명기해주는 것이 좋다.

3 통계적 유의성[ | ]

  • 통계자료가 가설을 뒷받침하는 정도
  • 확률적으로 보아 단순한 우연이라고 생각되지 않는 정도
  • 통계적으로 모집단에 대한 가설이 가지는 의미 있다고 생각되는 성질

4 같이 보기[ | ]

5 참고[ | ]

  1. 대략 사회과학의 경우 표본크기가 작으므로 0.5, 자연과학의 경우 표본크기가 크므로 0.1 미하 값을 사용.
    미생물 10000 마리를 배양하여 실험하는 비용과, 10000명의 사람을 대상으로 하는 심리학 실험의 비용을 생각해보자... 사람을 배양하면 될텐데...
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