p값에 대한 설명이 길고 한번에 이해하기 어려운 이유


가설검정 과정이 수학의 귀류법을 이용하기 때문


귀류법은 뭔가를 증명할 때 그것을 참으로 가정하고 전개하다가 모순이 나오면 


원래의 가설이 거짓이다라고 결론을 내는 방법임


통계학에서는


연구자의 생각을 대립가설이라고 함


그런데 대립가설을 바로 입증하기 어려움


그래서 다른 가설을 만들고 그 가설이 모순이면 원래 연구자의 주장이 맞다는 식으로 예전 네이먼이라는 조상이 정한 거임


즉, 증명과정을 두번이나 뒤집기 해야해서 p값 이해가 어려운 거임






가설검정 순서는 다음과 같음


대립가설 주장  -> 귀무가설 옰다고 가정 (한 번 뒤집기)  -> p값 도출 -> p값이 5%이하이면 귀무기각(두 번 뒤집기)



뒤집기를 두 번이나 해야해서 p값 개념이 어려운 거임

그래도 한번 알아두면 나중에 혼란은 없음


예시) p값이 5.1% 나오면 대립기각(올바른 표현은 귀무를 기각 못한다)

p값이 4.9% 나오면 귀무기각


문제)

그럼 5% 딱 나오면 어떻게 함?