다른 유의수준과 P-값 비교하기

이번 시간에는 그리스 문자 α로 표기하는 유의수준에 대하여 알아봅시다 그리고 두 가지를 알아볼 예정인데요 설정한 유의수준이 다르면 결론이 달라진다는 점과 실험을 진행하고 p값을 계산하기 전에 유의수준을 설정해야 하는 이유를 알아보고자 합니다 무슨 말인지 이해하기 위해 문제를 살펴봅시다 라힘은 동전 던지기보다 동전 돌리기가 동전의 앞면이 나올 확률이 50% 이상으로 증가한다고 들었습니다 만약 참이라면 꽤 재밌는 부분이네요 서로 다른 동전 10개를 10번씩 돌려서 총 100번 돌렸습니다 귀무가설은 다음과 같습니다 동전을 던지든 돌리든 여전히 확률은 50%입니다 대립가설은 다음과 같습니다 앞면이 나올 확률은 50% 이상입니다 p는 동전을 돌려서 앞면이 나오는 실제 확률입니다 총 100번 중에서 앞면이 59번 나왔습니다 통계량을 계산하였습니다 이 값은 표본비율입니다 59/100 = 5.9 관련된 p값은 대략 0.036입니다 관련된 p값은 대략 0.036입니다 문제를 바탕으로 실험하기 전에 유의수준을 0.05로 설정한다면 결론은 어떻게 될까요? 강의를 잠시 멈추고 만약 유의수준이 0.01이라면 결과가 달라지는지 생각해 보세요 잠시 멈추고 스스로 생각해 봅니다 우선 p값이 무엇인지 떠올려 봅시다 귀무가설이 참이라고 가정하면 표본비율은 적어도 이정도는 됩니다 표본비율은 적어도 이정도는 됩니다 비율이 작다면 한계점, 즉 유의수준보다 작다면 한계점, 즉 유의수준보다 작다면 귀무가설을 기각할 것입니다 그러므로 이 문제에서 관련된 p값 0.036이 α보다 작은지 확인합니다 이러한 이유로 귀무가설이 기각됩니다 일반적으로 말하자면 귀무가설을 기각하는 것은 동전을 돌려서 앞면이 나올 확률이 50%라는 것을 거부하는 것입니다 또한 대립가설은 동전을 돌려서 앞면이 나올 확률이 50%보다 크다는 것입니다 낮은 유의수준에선 어떤가요? 낮은 유의수준에선 어떤가요? 이 상황에서, p값은 즉, 표본통계량을 얻을 확률은 귀무가설이 참이라고 가정하면 이러한 특정 상황에서 유의수준 즉, 한계점보다 큽니다 유의수준 즉, 한계점보다 큽니다 여기서 귀무가설을 기각하지 못합니다 이 가설을 기각하지 못하고 대립가설을 제시한다면 별로 도움이 안됩니다 유의수준의 변화로 인해 내려진 결론 사이의 차이 때문에 결론 사이의 차이 때문에 실험 전에 미리 유의수준을 설정하는 것이 중요합니다 인간의 본성에 따라 만약 여러분이 연구원이라면 흥미로운 결과가 나오길 바라기 마련입니다 무언가를 발견하고 친구들에게 이야기하겠죠 대립가설이 나왔고 현재 가정을 기각시킬 수 있습니다 차이르 만든 무언가를 발견하였습니다 연구원들이 p값을 계산하는데 상당히 매력적이죠 아무도 알아채지 못했나요? 유의수준을 충분히 높게 잡으면 유의수준을 충분히 높게 잡으면 귀무가설을 기각할 수 있습니다 상당히 비윤리적이죠 다음 강의에서 더 알아보죠 유의수준을 미리 설정한다면 유의수준을 미리 설정한다면 한계점을 어떻게 설정할까요? 1/100일 때 5/100일 때 그리고 10/100일 때 아니면 다른 값일때 말입니다