komok's sight

1. 가설검정 단계와 종류 요약 - 가설검정의 단계 :귀무가설과 대립가설 수립 -> 유의수준 설정 -> 표본자료 수집 및 검정통계량 계산 -> (p-value 계산) 혹은 (유의수준에 대한 임계값 결정 및 기각법칙 결정) -> 귀무가설 기각여부 판단 - 가설검정에는 단측검정(one-tailed, one-sided)과 양측검정(two-tailed, two-sided)이 있음 - 당연히 단측검정에는 모집단 평균을 기준으로 왼쪽 검정(lower tail)과 오른쪽 검정(upper tail)이 있음 2. 단측검정 p-value 사용에 유의해야하는 이유 - 보통의 가설은 "두 집단 간의 차이가 있다/없다"로 설정하지만, 간혹 방향이 정해진 가설을 세울때가 있음 - 아래 Superdrug의 예시를 살펴보자 (그림 ..

1. What is the p-value? - 생물학을 포함한 데이터 다루는 일을 하다보면 통계학은 뗄래야 뗄 수 없고, 그 중에 p-value와 0.05라는 숫자는 "유의성 있는" 데이터를 선별하는 general threshold로 등장 - p-value = probability value? : 결론부터 말하면 No! 그럼 p value의 정의를 살펴보자 (그림1, Thanks to StatQuest again!) - 그림1에서 볼 수 있듯, p-value는 (특정한 경우의 수가 발생할 가능성) + (그것과 동일한 확률이 나올 가능성) + (그것보다 희귀한 경우가 발생할 가능성)의 합이다. (단, 양측검정일 경우에 해당. 단측검정에 대해선 따로 다루겠다.) - 즉, 특정한 사건이 일어날 확률과 그 사건..