[최소한으로 알아야 할 것_간호 통계 요점정리] 유의수준, P-값(P-value)

[최소한으로 알아야 할 것_간호 통계 요점정리] 유의수준, P-값(P-value)

---

👌개념정리

1. 가설검정

- 모집단에 대한 어떤 가설을 설정한 뒤에 표본 관찰을 통하여 그 사설의 채택 여부를 결정하는 분석방법

- 가설을 설정하고 통계적 결론을 유도하는 과정을 가설검정이라고 함

 

2. 가설설정 

- 가설 검정은 항상 귀무가설(H0)과 대립가설(H1) 2가지로 설정함

- 가설 검정이란 귀무가설(H0)과 대립가설(H1) 중에서 하나를 선택하는 과정임

- 귀무가설(H0)(= 영가설) : 연구자의 주장에 대한 부정 진술 

- 대립가설(H1)(=연구가설) : 내가(연구자가) 주장하는 가설

 

👉 통계적인 가설검정은 귀무가설이 사실이라 가정하고 모집단으로 부터 추출된 표본이 사실이라는 근거를 충분히 제시해 주지 못하면 귀무가설을 기각하게 되어 결과적으로 대립가설을 채택하는 의가결정을 내리게 된다.

👉 (대립가설을 채택하기 위해 귀무가설을 참이라고 설정하고 기각해 버리는 것)

 

 

3.검정통계량

- 가설검정에서 관찰된 표본으로부터 구하는 통계량으로 분포가 가설에서 주어지는 모수에 의존함

- 귀무가설이 옳다는 전제 하에서 구한 검정통계량 값이 (확률이?)크면 귀무가설을 채택하고 (확률이?)적으면 귀무가설을 기각한다. 

👉크다 작다에 기준 = 유의수준(signifiance level = α)

 

-유의수준을 보통 5%로 가정함

👉 귀무가설이 옳다는 전제 하에서 구한 검정통계량 값이 5% 이상이면 귀무가설을 채택하고, 5% 이하이면 귀무가설을 기각한다.

 

4.유의수준(P-value, P-값)

👉 유의수준은 귀무가설을 기각하게 되는 확률의 크기로 [귀무가설이 옳은데도 불구하고 이를 기각할 확률의 크기]이다. 

 

 

⭐

1. 내가 주장하는 가설(대립가설)을 검증하여 채택받고 싶으면, 귀무가설(나랑반대인가설)을 참이라고 설정한다음 그 것이 틀렸다!라고 해야함,

2. 통계를 돌려서 나온 값(검정통계량)이 높으면 귀무가설이 참이고 낮으면 귀무가설이 거짓이니 내 주장이 채택 되려면 통계 돌려서 나온 값(검정통계량)이 낮아야 함

3. 높고 낮음의 기준이 유의수준임, 유의수준은 혹시나 귀무가설이 참인데도 틀렸다고 오판할 확률임(보통 5%로 설정함)

4. 유의수준 5%로 설정했다면 검정통계량이 5% 보다 크게 나오면 귀무가설이 채택이고 5%보다 낮으면 내가 주장한 가설이 채택됨

5. 즉 여기서 이제 0.05(5%) 보다 작아야 된다는 말이 여기서 나오는 것이라는 말이지 하하

 

 

⭐ 예시

 

H0(내주장과 반대) : 심근경색을 경험한 환자와 금연은 관련이 없다.

H1(내가 주장하는 가설) : 심근경색을 경험한 환자와 금연은 관련이 있다. 

 

H0이 일단 참이라고 처주고, 유의수준 5%로 설정하고 수집된 자료 바탕 통계를 돌려 나온 값이 0.02라고 하면, 

H0이 참인데 잘못 기각할 확률(=유의수준 0.05) 보다 작으니까 귀무가설이 기각되고

따라서 내 가설이 채택된다~

 

 

 

참고문헌

1. 원태연(2015),SPSS 통계조사분석, 한나래아카데미