(통계 용어) 유의수준 and 유의확률

• 제 1종 오류($\alpha$)
• 귀무가설과 대립가설
• 검정통계량

설명에 앞서 위 개념에 대해 잘 모르신다면, 아래 글을 읽고 오시면 이해하시는데 도움이 될 것입니다  :) 

→  (통계 용어) 제 1종 오류, 제 2종 오류, 검정력 

      (통계 용어) 검정력 (Power)

 

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유의수준($\alpha$)

제 1종 오류를 범할 최대 허용치

→ 이 값은 사전에 "미리" 오류의 허용 범위를 지정하는 것으로서, "관측치와 무관한 값"입니다.

 

 위의 그림에서  "검정통계량값 2"를 갖는 경우 귀무가설($H_0$)이 기각된다고 할 수 있습니다.

 

※ 유의수준 95% vs 99%

 

• 95%의 경우가 99% 보다 $H_1$을 지지하는 검정통계량 값을 많이 허용합니다.$\\$
• 99%가 95%보다 $H_0$을 더 옹호합니다.

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유의확률 (p-value)

귀무가설($H_0$)을 기각할 수 있는 최소한의 유의수준

 

→ Data에서 관측된 검정통계량 값이 귀무가설($H_0$)를 지지하는 정도가 강한지를 나타냅니다.

     즉, 이 값이 작을수록 다음과 같은 특징을 갖습니다.

           - $H_0$의 지지율이 감소.

           - $H_0$을 기각하는 결정이 잘못되었을 가능성이 감소.

 

 

→ 계산 결과 나온 검정통계량 값을 기준값으로 사용합니다.

※ p-value  <  $\alpha$  →  $H_0$ 기각

p-value값이 작을수록 $\alpha$의 범위가 증가합니다.

즉, 이것은 $H_0$을 기각해도 될 확률이 증가하며

                 = $H_0$ 지지율이 감소합니다.