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P-값과 귀무가설: 그들의 관계는 무엇인가?
경제학, 사회과학, 심지어 의학과 같은 다양한 분야에서 p 값의 사용은 암묵적인 이해가 된 것 같습니다. 하지만 이 숫자의 해석은 종종 논란의 여지가 있습니다. 많은 데이터 과학자와 연구자들은 p-값의 실제 의미가 종종 오해되어 학계에서 모호하게 사용된다고 말합니다. 따라서 이는 p-값과 귀무 가설의 관계에 관해 여러 가지 중요한 의문을 제기합니다.
p-값은 귀무 가설이 사실이라면 관찰된 검정 통계량이 얼마나 극단적일지를 반영하는 귀무 가설에 기반한 확률 측정값입니다.
통계적 정의에 따르면, 귀무 가설은 검정되는 가설로, 일반적으로 특정 효과나 차이가 존재하지 않는다고 가정합니다. 예를 들어, 특정 질환에 대한 약물의 효과를 테스트하기 위해 연구가 설계된 경우, 귀무 가설은 "약물은 효과가 없다"가 될 수 있습니다. p-값은 이 가설을 정량화하는 데 사용되는 도구입니다. 구체적으로, 가설이 사실일 경우 결과 또는 더 극단적인 결과를 얻을 확률을 나타냅니다. p-값이 매우 작은 경우, 귀무 가설이 주어진 상황에서 관찰된 결과가 발생할 가능성이 극히 낮음을 나타내므로 연구자는 귀무 가설을 기각할 수 있습니다.
2016년 미국 통계 협회(ASA)는 "p 값은 연구 가설이 사실일 확률을 측정하지 않으며, 데이터가 우연히 발생했을 확률을 나타내지도 않는다"는 성명을 발표했습니다.< /p>
이에 대한 반응으로 많은 학자와 통계학자는 p-값 사용의 재평가를 요구했습니다. 그들은 p값이 증거의 크기나 결과의 중요성을 나타내는 것이 아니며, 가설을 기각하거나 수용하는 유일한 기준으로 사용되어서는 안 된다고 주장합니다. 특히 여러 건의 실험을 실시하거나 표본 크기가 작은 경우, 잘못된 결론이 도출될 가능성이 높습니다.
실제로 연구자들은 보통 0.05인 "유의 수준"을 설정하는데, 이는 p-값이 0.05보다 작을 때 연구자가 귀무 가설을 기각한다는 것을 의미합니다. 이 표준은 통계계에서 널리 사용되지만, 그 뒤에는 많은 문제가 숨겨져 있습니다. 이 표준을 사용하는 연구에서는 때때로 시험 설계 및 측정 품질 등의 다른 관련 요소를 무시하여 데이터 결과를 잘못 해석하는 경우가 있습니다.
"정신 건강 및 임상 의학과 같은 분야에서 연구자는 합리적인 결론을 보장하기 위해 설계의 모든 측면을 고려해야 합니다."
한편, p-값의 크기는 어느 정도 결과의 확신도를 반영하지만, 반면에 단일 숫자만을 의사결정의 기준으로 삼는 것도 위험이 있고 현상을 초래할 수 있습니다. 예를 들어 "p-값 후크"와 같은 것입니다. 이 경우, 연구자는 실제 상황을 객관적으로 반영하기보다는 데이터 분석에서 데이터를 조정하거나 필터링하여 의미 있는 데이터로 만들려고 할 수 있습니다.
p-값은 단순히 표본 데이터에서 도출된 숫자가 아니라 전체 표본에 대한 해석도 포함한다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 p-값을 보고하는 것 외에도 연구에서는 신뢰 구간, 효과 크기 등과 같은 다른 통계적 지표에도 초점을 맞춰야 합니다. 이러한 통계 도구는 보다 포괄적인 분석 결과를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
많은 통계학자들은 결론을 도출하기 위해 p-값에만 의존하기보다는 신뢰 구간과 우도비와 같은 다른 추론 통계적 방법에 더 많은 주의를 기울여야 한다고 제안했습니다.
이러한 논쟁은 경제학 및 기타 과학 분야에서 통계적 방법을 재고하는 계기가 되었습니다. 2019년에 ASA는 과학 연구에서 통계적 방법의 사용을 검토하기 위해 특별 그룹을 구성했습니다. 그들은 서로 다른 불확실성 측정이 서로를 보완할 수 있다고 언급하며 "p값과 유의성 검정이 올바르게 적용되고 해석될 때 데이터로부터 도출된 결론의 엄격성을 개선할 수 있다"고 강조합니다. 그러므로 적절한 통계 도구를 찾고 데이터를 올바르게 해석하는 것이 특히 중요합니다.
전반적으로, p 값과 귀무 가설 사이의 관계는 간단하고 명확하지 않지만, 과학적 방법과 이론의 교차점이 더 많이 포함되어 있습니다. 아마도 진짜 과제는 p값을 계산하거나 해석하는 방법만이 아니라 연구에서 p값이 올바르고 합리적으로 사용되는지 확인하는 방법일 것입니다. 단순히 p값의 크기에만 의존해 의사 결정을 내리는 것이 아니라, 연구에 p값을 올바르게 활용하는 방법에 대해 생각해 본 적이 있나요?
