[SAS 활용 노하우] 가설검정 Part2
■ P-Value 유의수준(α)
가설검정 Part1에서 귀무가설과 대립가설에 대해서 정의했습니다.
귀무가설(H0)은 Null Hypothesis 로 모수에 대한 가설로 '차이가 없다' 또는 '효과가 없다.' 라는 부정형의 내용입니다.
대립가설(H1)은 Alternative Hypothesis로 귀무가설이 기각되었을 때 채택되는 가설로 연구에서 주장하고 싶은 가설입니다.
가설검정을 하기 위해서는 P-Value를 사용합니다.
유의확률로 귀무가설(H0)과 상반되는 증거의 강도를 측정하는 확률을 P-value라고 합니다.
즉, 표본 데이터가 귀무가설과(H0) 일치하지 않는 정도를 나타내는 확률입니다.
유의수준이란, 어느 정도의 정확도로 귀무가설을 기각할지를 유의수준으로 설정합니다.
유의확률은 α로 표기합니다.
분포의 양측에서 5%로 한쪽씩 2.5% 로 설정합니다.
한계값을 결정하기 위한 기준으로 검정 이전에 설정합니다. 유의수준 α 가 양측 합쳐 5%가 경계에 설정됩니다. 한계값이란 Critical Value로 귀무가설의 기각역을 나타내는 경계로 임계값이라고도 하며 유의수준 α 에서 도출된 값입니다.
유의수준 5%의 검정에서 우측만을 가지고 설명하자면,
▶ 표본평균 < 한계값: 관측된 표본평균과 특정 값의 사이에서 통계적으로 유의한 차이는 확인할 수 없습니다.
▶ 한계값 < 표본평균: 관측된 표본평균과 특정 값의 사이에는 통계정의로 의미있는 차이가 있습니다.
보통 위의 그림과 같이 양측검정을 실행하지만, 상황에 따라 편측검정을 실시하기도 합니다.
1) 대립가설의 분포가 귀무가설의 분포보다 커질 수 있다라는 사실을 알고 있을 수 있습니다.
2) 어느 방향의 유의 차에만 관심이 있는 경우
