답변이 늦어 죄송합니다. 회의가 이제야 끝났습니다. ㅠㅠ 유의확률은 통계적 분석에서 중요한 개념 중 하나로, "영가설을 지지하는 정도"라고 표현하는 것이 맞습니다. 그러나 "귀무가설이 맞을 확률"로 해석하는 것은 약간 부정확한 면이 있습니다. 좀 더 정확한 설명을 드리겠습니다. 영가설(귀무가설, Null Hypothesis)은 일종의 가정으로, 두 그룹이나 변수 간에 차이가 없거나 효과가 없다는 가정을 나타냅니다. 유의확률(p-value)은 주어진 데이터가 영가설과 얼마나 모순되는지를 나타내는 값입니다. 즉, 주어진 데이터가 영가설을 지지하지 않는 정도를 나타내는 것입니다. 유의확률은 실제로는 "주어진 데이터에서 관찰된 차이나 효과가 영가설에 의해 설명될 수 있는 확률"을 의미합니다. 따라서 이를 "귀무가설이 맞을 확률"로 해석하면 부정확한 이해가 될 수 있습니다. 왜냐하면 유의확률이 작을수록 영가설이 맞다는 가능성은 낮아지며, 오히려 대립가설(영가설과 반대되는 가설)을 더 지지하게 됩니다. 간단히 말해, 유의확률이 작으면 영가설을 지지하지 않는다는 것이며, 이로 인해 우리는 대립가설을 더 지지하는 방향으로 해석하게 됩니다. 따라서 "영가설을 지지하는 정도"라는 표현이 더 적절한데, 이것은 유의확률이 어느 정도로 작은지에 따라 영가설을 기각하고 대립가설을 받아들이는 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
제 표현이 모호했던것 같습니다."영가설이 참이라는 진리"라는 표현에서 전달하고자 한 부분은 "만약 영가설이 참이라면 .."이라는 것으로 일종의 가정을 포함합니다. 따라서 "영가설이 '참이라고 가정한다면 ..."과 같은 의미입니다. 또는 "영가설이 참이라는 진리는 .." 이라는 표현은 "실제로 영가설이 참일 경우에 .."를 의미합니다.
1번 질문과 관련하여 말씀드리겠습니다. '영가설이 거짓이라고 해도, 1종 오류를 범할 확률이 없다고 할 수는 없습니다.' 왜냐하면, '제1종 오류'가 줄어들면 '제2종 오류'가 늘어나며, '제1종 오류'가 늘어나면 '제2종 오류'가 줄어드는 역의 관계를 갖기 때문입니다. 부가적인 설명을 드리자면, 영가설이 거짓인 경우, 택할 수 있는 경우는 1-a: 영가설 기각 1-b: 영가설 채택 입니다. '1-a'의 경우 옳은 결정이므로 오류라 할 수 없고, '1-b'의 경우는 '제2종 오류'입니다. 따라서 1종 오류를 범할 확률이 없다고 할 수는 없습니다. 2번 질문과 관련하여 말씀드리겠습니다. '유의 수준'은 영가설이 참일 때 영가설이 참이 아니라고 오판(영가설을 기각)하는, 즉 실수할 확률을 말합니다. 또한, '제1종 오류'가 일어날 확률의 최대허용치를 뜻합니다. 따라서 영가설이 거짓인 경우에는 '제2종 오류'와 '검정력'을 논할 수 있습니다. 충분한 설명이 되었으면 좋겠습니다. 그리고 답변이 늦어 죄송합니다. ^^
@@DataPulseLab 답변 감사합니다!!! 제가 기사를 읽다가 '독거노인의 자살사고 원인을 분석한 기사에서 [우울증이 자살사고에 미치는 영향]은 유의 확률이 0.05보다 낮은 수치인 0.0022를 보여 유의한 것으로 나타났다' 는 부분을 발견했습니다. 이 경우에 유의 확률이 0.0022가 나왔다는 것은, 귀무가설인 [우울증이 자살사고에 영향을 미치지 않는다]가 참일 확률이 0.0022가 나왔다는 의미인가요? 이 기사를 해석하는 게 어려워요.. ㅜㅜ 이 부분 답변 주시면 너무 감사할 것 같아요!!
@@이승은-e1e 유의 확률(significant probability) 또는 p-value는 관찰된 데이터의 검정통계량이 영가설을 지지하는 정도를 확률로 표현한 것 입니다. 일반적으로 영가설을 지지한다는 의미는 '변화가 없다', '효과가 없다', 또는 '예전과 다를 것이 없다'는 의미로 해석할 수 있습니다. 따라서 유의 확률이 0.0022가 나왔다는 것은 "귀무가설(영가설): 우울증이 자살사고에 영향을 미치지 않는다"가 참일 확률이 0.0022라는 것입니다. 이는 유의수준(영가설을 지지하는 정도, 일반적으로 .05)에 미치지 못하므로 영가설은 기각되는 겁니다. 따라서 "우울증이 자살사고에 영향을 미친다"는 대립가설을 채택하게 되는 것입니다.
답변이 늦었습니다. 우선 문의하신 부분에 대해 답을 드리겠습니다. "1종 오류가 발생한 만큼을 유의확률이라고 할 수 없습니다." '제1종 오류'는 말씀드렸던 바와 같이, 영가설이 참인데 영가설을 기각시키고 대립가설을 채택하는 판단의 오류를 일컬으며, 이를 허용하는 확률은 α로 표기하고 유의수준(significant level)이라 합니다. 유의수준은 유의확률(significant probability) 또는 p-value와는 의미를 구분해야 합니다.
선생님,, 복 많이 받으세요,,, 저희 대학 교수님으로 모시고 싶습니다 ㅠㅠ 바로 이해했습니다!! 감사드려요! 매일 매일이 행복한 하루가 되시길 바랍니다😊😊😊😊😊
와 유의수준이랑 유의확률 때문에 정말 미쳐버릴 뻔했는데ㅜㅜㅜ 영상 덕분에 이해한 것 같아요..! 감사합니다~
유의수준과 유의확률이 헷갈려서 찾다가 보게 되었는데 강의 듣고 바로 이해 했습니다. 감사합니다:)
들어주셔서 감사합니다. 혹시 궁금하신것이 있으시면 글 올려주세요. 제가 아는 범위에서 영상을 제작하여 올리겠습니다. ^^
@@DataPulseLab 모수통계와 비모수통계에 대한 설명과 장점과 단점을 알고 싶어요!
도움이 많이 되었습니다 감사합니다
조근조근 설명 잘 해주셔서 감사합니다! ㅎㅎ
감사합니다. 혹시 필요하신 내용(공부하고 계시는 내용)이 있으시면, 말씀해 주세요. 함께 나누겠습니다.
감사합니다
감사합니다ㅜㅜ
유의확률은 '영가설을 지지하는 정도'라고 하셨는데 쉽게말해 '귀무가설이 맞을 확률' 이라고 이해하면 될까요?
답변이 늦어 죄송합니다. 회의가 이제야 끝났습니다. ㅠㅠ
유의확률은 통계적 분석에서 중요한 개념 중 하나로, "영가설을 지지하는 정도"라고 표현하는 것이 맞습니다. 그러나 "귀무가설이 맞을 확률"로 해석하는 것은 약간 부정확한 면이 있습니다. 좀 더 정확한 설명을 드리겠습니다.
영가설(귀무가설, Null Hypothesis)은 일종의 가정으로, 두 그룹이나 변수 간에 차이가 없거나 효과가 없다는 가정을 나타냅니다. 유의확률(p-value)은 주어진 데이터가 영가설과 얼마나 모순되는지를 나타내는 값입니다. 즉, 주어진 데이터가 영가설을 지지하지 않는 정도를 나타내는 것입니다.
유의확률은 실제로는 "주어진 데이터에서 관찰된 차이나 효과가 영가설에 의해 설명될 수 있는 확률"을 의미합니다. 따라서 이를 "귀무가설이 맞을 확률"로 해석하면 부정확한 이해가 될 수 있습니다. 왜냐하면 유의확률이 작을수록 영가설이 맞다는 가능성은 낮아지며, 오히려 대립가설(영가설과 반대되는 가설)을 더 지지하게 됩니다.
간단히 말해, 유의확률이 작으면 영가설을 지지하지 않는다는 것이며, 이로 인해 우리는 대립가설을 더 지지하는 방향으로 해석하게 됩니다. 따라서 "영가설을 지지하는 정도"라는 표현이 더 적절한데, 이것은 유의확률이 어느 정도로 작은지에 따라 영가설을 기각하고 대립가설을 받아들이는 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
유의수준을 프로그램에 입력하는건가요?
입력이라는 표현보다는 설정이라는 표현이 적절한 것 같습니다. 통계프로그램에서 유의수준을 설정합니다. 자세한 설명이 필요하시다면 사용하시는 프로그램과 분석방법을 알려주시면 설명드리겠습니다.
@@deukjoon SPSS로 하고요. 요인분석, 상관관계, 일원분산분석, 회귀분석입니다.
영가설이 참이라는 진리는 참이라고 가정한다는 뜻인가요？
제 표현이 모호했던것 같습니다."영가설이 참이라는 진리"라는 표현에서 전달하고자 한 부분은 "만약 영가설이 참이라면 .."이라는 것으로 일종의 가정을 포함합니다. 따라서 "영가설이 '참이라고 가정한다면 ..."과 같은 의미입니다. 또는 "영가설이 참이라는 진리는 .." 이라는 표현은 "실제로 영가설이 참일 경우에 .."를 의미합니다.
설명 잘 들었습니다!
궁금한게 있어서 여쭤봅니다..
1. 영가설이 만약 거짓이라면, 1종 오류를 범할 확률이 없는건가요?
2. 유의 수준이 1종 오류의 수준을 의미한다고 하셨는데, 그럼 영가설이 거짓일 경우 유의 수준은 뭐가 되나요?
1번 질문과 관련하여 말씀드리겠습니다.
'영가설이 거짓이라고 해도, 1종 오류를 범할 확률이 없다고 할 수는 없습니다.'
왜냐하면, '제1종 오류'가 줄어들면 '제2종 오류'가 늘어나며, '제1종 오류'가 늘어나면 '제2종 오류'가 줄어드는 역의 관계를 갖기 때문입니다.
부가적인 설명을 드리자면,
영가설이 거짓인 경우, 택할 수 있는 경우는
1-a: 영가설 기각
1-b: 영가설 채택
입니다. '1-a'의 경우 옳은 결정이므로 오류라 할 수 없고, '1-b'의 경우는 '제2종 오류'입니다.
따라서 1종 오류를 범할 확률이 없다고 할 수는 없습니다.
2번 질문과 관련하여 말씀드리겠습니다.
'유의 수준'은 영가설이 참일 때 영가설이 참이 아니라고 오판(영가설을 기각)하는, 즉 실수할 확률을 말합니다. 또한, '제1종 오류'가 일어날 확률의 최대허용치를 뜻합니다.
따라서 영가설이 거짓인 경우에는 '제2종 오류'와 '검정력'을 논할 수 있습니다.
충분한 설명이 되었으면 좋겠습니다. 그리고 답변이 늦어 죄송합니다. ^^
@@DataPulseLab 답변 감사합니다!!!
제가 기사를 읽다가
'독거노인의 자살사고 원인을 분석한 기사에서 [우울증이 자살사고에 미치는 영향]은 유의 확률이 0.05보다 낮은 수치인 0.0022를 보여 유의한 것으로 나타났다' 는 부분을 발견했습니다.
이 경우에 유의 확률이 0.0022가 나왔다는 것은, 귀무가설인 [우울증이 자살사고에 영향을 미치지 않는다]가 참일 확률이 0.0022가 나왔다는 의미인가요?
이 기사를 해석하는 게 어려워요.. ㅜㅜ
이 부분 답변 주시면 너무 감사할 것 같아요!!
@@이승은-e1e 유의 확률(significant probability) 또는 p-value는 관찰된 데이터의 검정통계량이 영가설을 지지하는 정도를 확률로 표현한 것 입니다. 일반적으로 영가설을 지지한다는 의미는 '변화가 없다', '효과가 없다', 또는 '예전과 다를 것이 없다'는 의미로 해석할 수 있습니다. 따라서 유의 확률이 0.0022가 나왔다는 것은 "귀무가설(영가설): 우울증이 자살사고에 영향을 미치지 않는다"가 참일 확률이 0.0022라는 것입니다. 이는 유의수준(영가설을 지지하는 정도, 일반적으로 .05)에 미치지 못하므로 영가설은 기각되는 겁니다. 따라서 "우울증이 자살사고에 영향을 미친다"는 대립가설을 채택하게 되는 것입니다.
@@DataPulseLab정말 감사합니다!! 앞으로의 영상도 기대 많이 하겠습니다~
그럼 전체에서 1종 오류가 발생한만큼이 유의확률이라고 해도 되나요?
답변이 늦었습니다. 우선 문의하신 부분에 대해 답을 드리겠습니다.
"1종 오류가 발생한 만큼을 유의확률이라고 할 수 없습니다." '제1종 오류'는 말씀드렸던 바와 같이, 영가설이 참인데 영가설을 기각시키고 대립가설을 채택하는 판단의 오류를 일컬으며, 이를 허용하는 확률은 α로 표기하고 유의수준(significant level)이라 합니다. 유의수준은 유의확률(significant probability) 또는 p-value와는 의미를 구분해야 합니다.
감사합니다.