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P-Value

🚩 P-Value는 통계 검정에서 귀무가설(null hypothesis, H₀)이 참이라는 가정하에, 현재 데이터보다 극단적인 결과가 나올 확률을 의미합니다. P-Value는 연구자가 가설을 평가하고 결론을 내리는 데 중요한 역할을 하며, 일반적으로 0.05(5%)를 기준으로 판단됩니다.

P-Value의 개념

P-Value
✅ P-Value는 귀무가설이 참일 때 관찰된 데이터보다 더 극단적인 결과가 발생할 확률을 의미합니다. 값이 작을수록 귀무가설이 맞을 가능성이 낮아지므로, 대립가설(alternative hypothesis, H₁)을 지지하는 근거가 됩니다.
초록색으로 표시된 만큼 극단적인 결과가 발생할 확률을 나타냅니다.
By User:Repapetilto @ Wikipedia & User:Chen-Pan Liao @ Wikipedia – File:P value.png, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=36661887

상스러운 말이지만 억까당할 확률? 이라고 생각하시면 이해가 더 쉬우실 것 같습니다. ^^;

P-Value의 해석

🚩 P-Value가 작을수록 귀무가설을 기각할 가능성이 높아지지만, 이는 반드시 대립가설이 참이라는 것을 의미하는 것은 아닙니다.

P-Value가 작을 경우 (P < α)
✅ 귀무가설을 기각하고, 대립가설을 채택합니다. 일반적으로 P < 0.05이면 통계적으로 유의미한 결과로 간주됩니다.
P-Value가 클 경우 (P ≥ α)
✅ 귀무가설을 기각할 충분한 근거가 없음을 의미하며, 대립가설을 채택할 수 없습니다.

P-Value와 유의 수준

✅ 연구자는 일반적으로 유의 수준(significance level, α)을 0.05(5%)로 설정하여 P-Value와 비교합니다.

유의 수준 (Significance Level, α)
✅ 귀무가설을 기각하는 기준값으로, 일반적으로 0.05(5%) 또는 0.01(1%)을 사용합니다.

P-Value의 한계

🚩 P-Value는 통계적으로 유의미한 차이를 보여줄 수 있지만, 효과의 크기(effect size)나 연구의 실제적 의미를 직접적으로 반영하지 않습니다.

P-Value의 한계
✅ 표본 크기가 클 경우, 작은 차이도 유의미하게 나타날 수 있어 실질적인 의미를 해석할 때 주의가 필요합니다.

P-Value의 활용

✅ P-Value는 의학, 생물학, 사회과학 등 다양한 연구에서 가설 검정의 핵심적인 지표로 사용됩니다.

의학 연구에서의 활용

신약 효과 검정
✅ 새로운 치료제가 기존 치료제보다 효과적인지 검증할 때 P-Value를 사용하여 결과의 유의성을 평가합니다.

임상 연구에서의 활용

질병 발생 위험 분석
✅ 특정 위험 요인이 질병 발생과 유의미한 관계가 있는지를 검정하는 데 P-Value가 사용됩니다.

BIOSTATISTICS, 의통계학