가설과 P-값

가설과 P-값

P-값은 보통 proberbility에서 온 말로 보통 유의도라고 읽습니다. 처음 보는 사람은 무슨 뜻인지 혼동이 갑니다. 또한 일반인들이 논문을 읽으면서도 무슨 뜻인지 잘 이해하지 못하는 경우도 많이 있습니다. 그래서 이에 대하여 좀 알아보고자 통계학 책을 펴 보면 수많은 계산공식과 고등수학 용어, 희랍어 등이 나와서 질리고 맙니다.
P에 대하여 통계학적 설명으로는 ‘P-값은 가설이 맞다고 결정할 때에, 실제로 관찰되지 않을 크기의 평균()값을 얻게될 확률이다’ 라고 되어 있습니다. 그러나 어려운 통계학 용어를 빼고 예를 들어 쉽게 말하면 이런 뜻입니다.
‘두 집단이 차이가 있다(P < .05)’ 의 뜻은, 이 판단이 잘못될 가능성(유의성, 조심성, proberbility)은 5% 이하이다. 나는 ‘이 판단이 맞다’ 고 적어도 95% 정도는 자신 있다는 주장을 하는 것입니다. 사회현상에 대하여 어떤 판단(두 집단이 차이가 있다. 혹은 없다)을 내릴 때, 그 판단은 수학에서 말하는 1+1=2 처럼 참과 거짓으로 분명히 나뉘는 것은 아니기 때문에, 그 판단이 틀릴 가능성도 얼마간은 있다고 말하는 것입니다.

따라서 아래의 각각은 같은 방법으로

(1)+, (2)*, (3)**, (4)*** (5)NS 의 의미는 각각 아래와 같이
P < .10 = 판단이 틀릴 가능성 10% 이하 = 판단이 맞을 가능성 적어도 90%이상
P < .05 = 판단이 틀릴 가능성 5% 이하 = 판단이 맞을 가능성 적어도 95%이상
P < .01 = 판단이 틀릴 가능성 1% 이하 = 판단이 맞을 가능성 적어도 99%이상
P < .001 = 판단이 틀릴 가능성 0.1% 이하 = 판단이 맞을 가능성 적어도 99.9%이상
NS = No Significance = 유의성 없다 = 유의미한 차이가 없다.

의 뜻입니다. 그리고 각각에 대하여 *로 표시는 하는데 통상적으로,
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