그냥 제 1종오류를 범할 확률이라고 생각했는데
인터넷 검색해보니
p값이 0.05보다 작다는 것은 '주어진 가설이 참일 확률이 95%이상이라는 것을 의미하기보다는, 귀무 가설과 다른 모든 가설이 타당하다는 전제 하에서, 관찰된 데이터의 결과값이 그 이상으로 극단적인 결과를 얻을 확률이 5%보다 낮다'라고 해석하는 것이 맞다고 본다
라는 글이 나왔습니다.
극단적이라는게 말그대로 결과값의 평균에서 멀어진 값을 뜻하는 건가요??
극단적인 값이 덜 나온다는게 귀무가설을 기각할 근거가 된다는것도 이해가 잘안가는게...
만약 귀무가설:평균=0 인데 분석결과값이 평균 0근처면 p값이 작을수록 극단적인 값이 안나오니까 오히려 귀무가설을 지지하지않나요...
아래는 찾은 다른글들인데 명확하게 정의를 못하겠습니다. .
백신이 효과가 없다고 가정한다면, 무작위 표본 추출 오류로 인해 연구의 4%에서 관찰된 수준 이상의 차이가 도출됩니다.
어떤 사건이 우연히 발생할 확률을 말합니다.
ㅠㅠㅠ 알려주세요
극단적이라는 값의 의미는 귀무가설보다 대립가설을 지지하는 표본값을 의미합니다
최강력검정이나 네이만피어슨 정리 검색하시면 좀더 도움 되실거같아요
p값이 낮을수록 극단값이 덜 나오는건데 그럼 귀무가설을 지지하는게 아닌가요...??
제1종오류와 제2종오류를 동시에 최솟값으로 할수있는 검정 방법은 존재하지 않습니다. 때문에 귀무가설 하에서 관측값으로부터 추정된 제1종오류를 범할 확률을 고정시킨뒤 제2종오류를 최소화하는 검정 방법을 찾는것입니다
P값이라는걸 이해하려면 제 1종오류, 기각영역, 검정력함수 키워드를 먼저 검색해보시고 최강력검정과 네이만 피어슨 정리 검색하시면 될거같습니다
감사합니다.... 간단하지 않네요..
관찰된 값과 같거나 더 극단적인 값이 관측될 확률이 5% 이하이다 = 지금 관찰된 값이 이미 충분히 극단적인 값이다 = 귀무가설 지지 x
아 이런느낌인가요 ㄱㅅ..
귀류법과 동일한 이중부정원리. 니말이 맞다면 이런 극단적인 결과가 나올 수 있어? 그러니까 아니야
p값은 지금 현재 가지고 있는 데이터로 검정했을 때, 귀무가설을 기각할 수 있는 유의 수준의 가장 작은 값입니다. 예를 들어 p값이 0.0401이면 유의수준을 0.0402혹은 0.0401까지 낮춰도 귀무가설이 기각 됩니다. 그러나, 유의수준을 0.0400이하로 낮춰버리면 p값이 유의수준을 초과하므로 귀무가설이 기각 되지 않습니다. 여기서 유의수준은 우리가 검정을 하면서 범할 1종오류의 최대 수용한계입니다. 예를 들어 유의수준이 0.05이면 귀무가설이 참이라고 가정했을 때, (귀무가설이 참인지 아닌지 진실은 모르는 상태에서 검정을 합니다. 다만 가정을 이렇게합니다.) 귀무가설을 기각해서 잘못 결정을 내릴 확률을 최대 5퍼센트까지 허용한다는 뜻입니다.
따라서 p값이 매우 작으면, 예를들어 p값이 0.0003이면 유의수준 0.0003 (혹은 0.00031) 하에서(귀무가설이 참일 때 귀무가설을 기각할 오류를 범할 확률을 0.03퍼센트까지 허용했을 때)도 기각이 되는 상황입니다. 다시 말해서, 귀무가설이 참일 때 기각할 확률 (제1종오류를 범할 확률을) 더 적게 허용해도 기각이 되므로, 우리가 가진 데이터가 귀무가설을 매우 강하게 지지한다고 말할 수 있습니다.
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