최소제곱법이 시그마(y-f(x))^2 를 최소화 하는 직선 또는 곡선을 뜻하는 것 까진 이해햇는데요..


제가 지금 보는 논문에선


약을 쓰기 전 통증 점수(평균 7.1, range는 4.8~10)와 약을 쓴 후의 통증 점수(평균 3.6, range는 5.0~10.0)를 비교했는데 


(통증점수는 아플수록 10에 가까워짐, 약 먹은 후 좋아진거죠)


그 다음에 least squares change from baseline, mean 값이 -3.23 (range는 -3.67~-2.79) 라고 합니다


placebo(위약, 효능없는 가짜 약)를 먹였을 땐


placebo 쓰기 전 통증점수 (7.3, range는 4.2~10.0), placebo 쓴 후 통증점수 (4.4) 이며


least squares change from baseline, mean 값이 -2.64 라고 합니다


그래서 밑줄친 값의 차이(Difference of least squares vs placebo, mean)이 -0.60이라서


p-value값이 0.01이라서 통계적으로 유의미하다 고 하는데..


파란색으로 쓴 부분들이 이해가 안갑니다..


1) least squares change from baseline, mean 이 뜻하는 것은 무엇인가요?

약쓰기전 통증점수를 x축, 약쓴후 통증점수를 y축으로 두었을때 

y=x-3.23을 뜻하는 건가요?

아니면 y=-3.23x+b를 뜻하는 걸까요..

아니면 그 외의 다른 것..일까요?

그리고.. y=f(x)가 위처럼 일차함수라고 단정지을 수 잇나요?


2) least squares method는 p-value가 몇 이하일떄 통계으로 유의하다고 하나요?

3) -3.23과 -2.64의 차이가 -0..60이기 떄문에

p-value가 0.01이 되는 건가요?

저 값의 차이는 무슨 의미를 가지나요?


뉴비가..인사 드립니다 ㅠㅠ

잘부탁드립니다 ㅠㅠㅠ