이해하기 쉬운 중요도 수준 요약

통계에서 유의 수준은 가설을 테스트할 때 중요한 부분입니다. 또한 통계 데이터의 다른 숫자와 달리 유의 수준은 통계 분석 소프트웨어에서 계산되지 않습니다. 대신 사용자가 유의 수준을 선택합니다. 왜 그런지 의문이 드신 적이 있나요?

이 글에서는 그래프의 기능과 중요성을 쉽게 이해할 수 있도록 중요도 수준에 대한 개요를 설명합니다.

중요도 수준이란 무엇인가요?

알파 또는 α라고도 하는 유의 수준은 귀무가설을 거부하고 효과가 통계적으로 유의하다고 선언하기 전에 샘플에 표시되어야 하는 증거의 양을 지정하는 측정값입니다. 실험을 시작하기 전에도 유의 수준을 선택해야 합니다.

다시 설명하자면, 유의 수준은 귀무가설이 참일 때 이를 거부할 확률로, 예를 들어 유의 수준 0.05는 차이가 없을 때 차이가 존재한다고 결정할 확률이 5%임을 의미합니다. 유의 수준이 낮을수록 귀무가설을 거부하기 위해 더 많은 증거가 필요하다는 것을 의미합니다.

중요도 수준 기호

유의 수준은 그리스 기호 α(알파)로 표시됩니다. 이 경우 유의 수준 = 확률 값(유형 I 오류) = α입니다.

값 또는 관측값이 평균에서 벗어나는 경우 확률이 낮습니다. 결과는 "x%에서 유의함"으로 표시됩니다.

예를 들어, 5%에서 유의한 값은 p값이 0.05 미만이거나 p <0.05임을 나타냅니다. 마찬가지로 1%에서 유의하다는 것은 p값이 0.01 미만임을 나타냅니다.

중요도 수준은 어떻게 찾나요?

결과의 유의 수준을 결정하려면 먼저 귀무가설이 맞는지 여부를 판별할 수 있는 효과를 발견할 가능성을 정의하는 p-값을 결정합니다. p값이 유의 수준보다 작으면 귀무가설은 기각됩니다. p값이 유의 수준(α)보다 크거나 같으면 귀무가설을 수락해야 합니다.

다음은 10%의 유의 수준에서 p-값에 대한 일반적인 해석입니다:

p가 0.1보다 크면 귀무가설이 가정되지 않습니다.

p > 0.05이고 p ≤ 0.1이면 귀무가설의 낮은 가정입니다.

p > 0.01이고 p ≤ 0.05인 경우, 귀무가설이 강력하게 가정됩니다.

p ≤ 0.01인 경우, 귀무가설이 매우 강력하게 가정됩니다.

0.05 또는 5%가 기존 알파이며, 유의 수준을 0.05가 아닌 다른 값으로 변경하려면 일반적으로 설득력 있는 이유가 필요하다는 점을 명심하세요.

중요도 수준 변경

예를 들어 유의 수준을 0.05에서 0.10으로 높이면 증거 기준이 낮아집니다. 반대로 0.05에서 0.01로 낮추면 기준이 높아집니다.

어떤 브랜드가 가장 좋은지 결정하기 위해 파티 풍선의 강도를 평가한다고 가정해 보겠습니다. 오탐이 발생하면 약한 풍선을 구매하게 되므로 단점이 최소화됩니다. 유의 수준을 0.10으로 낮추면 필요한 증거의 양을 최소화하는 동시에 오탐 가능성을 0.05에서 0.10으로 높일 수 있습니다.

반면 열기구에 사용되는 천의 강도를 평가하는 경우, 오탐은 사망으로 이어질 수 있으므로 매우 위험합니다. 따라서 매우 신중하게 최고의 제조업체를 선택해야 합니다. 이 시나리오에서는 유의 수준을 낮추기보다는 0.01로 높이는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 0.05에서 0.01 범위의 오탐 가능성을 줄일 수 있습니다.

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