질문이 또 틀려 다시 올립니다.

[진경환]

통계에 대한 이해 수준이 낮아 질문을 제대로 하는지 모르겠습니다만 질문 드리겠습니다.

분산 분석 시 신뢰도 95% 설정 시 유의차 유무 판단 기준은 p-value 0.05로 알고 있습니다.

▶ 질문 1

   신뢰도 90% 기준이라면 유의차 판단 기준은 p-value 0.10 아닌가요? 

   예를 들어 어떤 두 집단의 분산 분석 시    

   신뢰도 95% 설정 시 결과가 p-value = 0.10, 

   신뢰도 90% 설정 시 결과가 p-value=0.10, 이라고 할때 신뢰도 95%,90%일 때의 p-value=0.10의 의미가 다른가요?

▶ 질문 2

   질문 1에 연속되는 내용입니다만 p-value=0.10 의 의미가 같다면 미니탭의 분산 분석 옵션에는 왜 신뢰도를

   사용자가 입력 할 수 있도록 해두었나요?

   예를 들어 (제가 질문을 제대로 하고 있는지 확신이 없읍니다만..) 어떤 분산 분석의 결과가 p-value=0.09 이라면

   신뢰도 95% 기준에서는 귀무가설 채택이라고 판단 할수 있지만 신뢰도 90% 기준이라면 대립가설을 채택 할수 있는거 

   아닌가요? p-value의 수준만 보고도 어느 정도의 신뢰도에서는 귀무가설 채택이다 기각이다의 감을 잡을 수 있을것 같은데

   굳이 옵션으로 기입할 수 있게 해 둔 것을 보면 내가 잘못 알고 있는 건지 궁금합니다. 

▶ 질문 3

     p-value 의 의미가 아직 좀 헷갈립니다만...

    신뢰도 95% 기준에서 p-value 가 0.04라면  두 집단의 평균이 다른 확률이 95%라는 뜻인가요 아니면 동일한 시험을 100번 반복 시

     금번과 같은 수준의 결과가 나올 확률이 95% 라는 뜻인가요?

▶ 질문 4

     이것도 질문 3에 이어지는 내용입니다만, 예를 들어 신뢰도 95% 기준에서 p-value 가 0.06 이라면

     귀무가설 채택이니 두 집단의 평균은 다르다고 할수 없으며 이 때 다르다고 할수 없는 확률(혹은 확신)은 95%다라고 이해하면

     되는 건가요 아니면 신뢰도 94% 수준이라면 귀무가설 채택이 아슬아슬한 수준이니 비록 신뢰도 95% 기준에서 

     p-value 가 0.06 으로 귀무 가설 채택이 합리적이나 매우 주의하여야 하거나 재시험 혹은 샘플 수를 늘려서

     다시 판단해야 할 필요가 있다고 판단하는 것이 옳을까요?

[통계상담_한남대권세혁교수]

답변1. 

유의수준 5% <=> 신뢰수준 95%입니다. 

유의수준은 가설 검정을 위한 것이고 신뢰수준은 구간 추정을 위한 것임. 두 결과는 동일합니다.

(예) 유의수준 5%에서 귀무가설 : 차이 없음 기각되면  <-> 95% 신뢰구간은 (차이 없음=0)을 포함하지 않음

유의수준은 데이터와 추론, 가설에 관계없이 설정되는 1종 오류 값입니다. 허용된 오류 값입니다.

1%(매우 유의), 5%(유의), 10%(little 유의) -> 귀무가설이 기각될 때 사용돠는 용어

데이터에 의해 귀무가설을 기각하게 되는 유의수준이 유의확률(p-값)입니다.

유의확률(p-값)이 유의수준보다 작으면 귀무가섫은 기각

유의수준은 데이터 분석 전에 연구자에 의해 결정됩니다. 일반적으로 5% 결정

유의확률은 데이터로부터 계산된 값으로 유의수준에 관계없이 계산되는 것임

질문2. 유의수준은 분석자가 결정하지만 일반적으로 5% 가장 널리 사용 <-> 95% 신뢰수준과 동일

질문3. 유의확률은 귀무가설을 기각할 최소의 유의수준, p-값 =4%의 의미는 귀무가설을 기각하려면 최소 4% 유의수준이 필요함

유의수준 5%는 허용된 오류이므로 유의수준 5%이므로 귀무가설 기각 가능함

질문4. 유의수준은 10%도 사용됩니다. 연구논문에서는 *** 1%, 매우 유의, ** 5% 유의, * 10% 약간 유의 3개 모두 사용됩니다.

다른 유의수준은 사용하지 않음

Best wishes,