통계컬럼

p 값 : p value : 유의확률(significance probability)

분류: 렉쳐 글쓴이: StatEdu 날짜: 2003-03-20 00:15

통계 분석에서 가장 많이 나오며, 중요한 개념 중의 하나.
이 값이 0.05보다 작으면 유의한 차이가 있다라고 하며, 0.05보다 큰 경우에는 유의한 차이가 없다라고 한다.

유의확률은 가설(H0, H1)과 연계되는 개념으로

실제로는 H0가 참인데도 불구하고, H1 이라고 잘못 선택할 확률, 즉, 제 1종 오류를 범할 확률을 의미

다른 의미로는 "H1 이다" 라고 주장했는데, 그것이 틀릴 확률을 의미한다.

예를 들어 남자의 키와 여자의 키를 비교해서 남자가 여자보다 더 키가 큰지를 검정하는 경우를 생각해 보면 설정되는 가설은

H0 : 남자의 키와 여자의 키는 같다
H1 : 남자의 키와 여자의 키는 다르다

위와 같다. 실제로 통계학에서는 이 가설을 검정할 때 H0가 아니라는 증거를 수집해서 제시하는 것이 p 값인데, 쉬운 이해를 위해서 약간 다르게 설명하면 H1 이라는 증거를 수집하게 된다. 그 증거가 바로 p 값이다. 만약 p 값이 0.01이라고 한다면, 이 말의 의미는

         본래는 남자와 여자의 키가 같은데, 표본을 뽑다보니 우연히도 남자에서는 키가 큰 사람만 뽑힌 경우
         평균은 남자가 여자보다 큰 결과를 나오게 된다. 즉, 이와 같은 현상이 일어날 확률이 0.01(1%)이라는
         의미이다.
         다른 말로 표현을 한다면, "남자와 여자의 키가 다르다 : 즉, 남자가 여자보다 크다" 라고 결론을 내렸는데,
         이 결론 틀릴 확률이 1%라는 의미이다. 거꾸로 말하면 우리가 내린 결론이 맞을 확률이 0.99(99%)라는
         의미이므로, 우리는 "H1 이다 : 성별에 따른 키는 유의한 차이가 있다" 라는 결론을 내리게 된다.

정선우 (2008-11-06 14:37:41)

정말 명쾌한 설명이네요.

유하나 (2009-05-01 22:48:24)

위의 글에서는 남자가 여자보다 크다라로 결론을 내린다고 나와있는데 이해가 되지를 않습니다.
남자와 여자의키가 다르다에는 남자가 여자보다 더 클수도 있고, 작을수도 있다는 의미를 내포하고 있는 것 아닌가요?

cooler (2013-10-18 16:32:49)

예로 든 설명이므로 그 설명 안에서 잘잘못을 따지는 실수를 범하지 말았으면 합니다.

오치훈 (2010-05-06 11:45:18)

very very good~ 캄사합니다.

kooms (2014-01-11 15:25:58)

유의확률 p가 1종오류(H0기각오류)일 확률을 나타내는걸로 이해하고있는데,

밑에서 설명하신 "남자와 여자의 키가 다르다 : 즉, 남자가 여자보다 크다"는 대립가설(H1)인데

2종오류를 범할 확률도 유의확률 p에 포함되는건가요??

조금 헷갈리네요 ㅠㅠ

기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.statedu.com/lecture/262280

p 값 : p value : 유의확률(significance probability)

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