P-value: 두 판 사이의 차이
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'''p-value'''([[유의 확률|유의확률]])는 귀무가설(null hypothesis)이 맞다는 전제 하에, 표본에서 실제로 관측된 통계치와 '같거나 더 극단적인' 통계치가 관측될 확률이다. 여기서 말하는 확률은 '빈도주의' (frequentist) 확률이다. |
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'''p-value'''([[유의 확률]])은 귀무가설이 맞을 경우 대립가설 쪽의 값이 나올 확률을 나타내는 값. 확률 값이라고도 한다. 표본 평균이 귀무가설 값에서 멀수록 작아지게 된다.<ref>[http://foodnara.go.kr/foodnara/dic-list.do?boardId=dictionary&mid=S07_05_02&seq=8222&page=412 식품용어사전]</ref> |
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== 부가 설명 == |
== 부가 설명 == |
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p-value는 관찰된 데이터가 귀무가설과 양립하는 정도를 0에서 1 사이의 수치로 표현한 것이다. p-value가 작을수록 그 정도가 약하다고 보며, 특정 값 (대개 0.05나 0.01 등) 보다 작을 경우 귀무가설을 기각하는 것이 관례이나 여기에는 여러 가지 문제들이 있다.<ref>{{저널 인용|제목=The ASA's Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose|저널=The American Statistician|성=Ronald L. Wasserstein & Nicole A. Lazar|이름=|url=http://amstat.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/00031305.2016.1154108?needAccess=true|날짜=2016|출판사=}}</ref> |
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p-value란 관찰된 데이터의 검정통계량이 귀무가설을 지지하는 정도를 확률로 표현한 것이라 할 수 있다. 즉, p-value는 귀무가설이 옳다는 가정하에 얻어진 검정통계량보다 더 극단적인 결과가 나올 확률이다. 따라서 p-value가 유의수준보다 작을수록 귀무가설을 지지하는 정도가 약하므로 귀무가설을 기각하게 되며(=대립가설 채택), p-value가 클수록 귀무가설을 지지하는 정도가 커짐으로 귀무가설을 채택하게 된다. <ref> [http://100.daum.net/encyclopedia/view/31XXXXX20819 매일경제]</ref> |
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== 같이 보기== |
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2017년 2월 13일 (월) 06:10 판
p-value(유의확률)는 귀무가설(null hypothesis)이 맞다는 전제 하에, 표본에서 실제로 관측된 통계치와 '같거나 더 극단적인' 통계치가 관측될 확률이다. 여기서 말하는 확률은 '빈도주의' (frequentist) 확률이다.
부가 설명
p-value는 관찰된 데이터가 귀무가설과 양립하는 정도를 0에서 1 사이의 수치로 표현한 것이다. p-value가 작을수록 그 정도가 약하다고 보며, 특정 값 (대개 0.05나 0.01 등) 보다 작을 경우 귀무가설을 기각하는 것이 관례이나 여기에는 여러 가지 문제들이 있다.[1]
같이 보기
바깥 고리 및 출처
- ↑ Ronald L. Wasserstein & Nicole A. Lazar (2016). “The ASA's Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose”. 《The American Statistician》.
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