통계적으로 유의미한 변수란 무엇인가요?
질문: 통계적으로 유의미한 변수란 무엇인가요?
A: 특정 현상 유지 가정 하에서 해당 결과(또는 더 극단적인 결과)를 얻을 확률이 주어진 값보다 작을 경우 변수는 통계적으로 유의미한 변수입니다.
질문: 통계적 유의성이란 어떤 용도로 사용되나요?
A: 통계적 유의성은 특정 현상 유지 가정을 사실로 가정할 때 실험 결과의 가능성을 판단하는 데 사용됩니다.
질문: 통계적 가설 검정은 어떤 용도로 사용되나요?
A: 통계적 가설 검정은 유의성을 확인하는 데 사용됩니다.
질문: 통계적 유의성의 개념은 누가 처음 만들었나요?
답변: 통계적 가설 검증을 개발한 로널드 피셔는 1925년 출판물인 '연구원을 위한 통계적 방법'에서 통계적 유의성의 개념을 창안했습니다.
질문: 피셔는 귀무 가설을 거부하기 위해 어떤 컷오프 수준을 제안했나요?
A: 피셔는 귀무가설을 거부하기 위한 편리한 컷오프 수준으로 20분의 1(0.05 또는 5%)의 확률을 제안했습니다.
질문: 데이터 수집 전에 유의 수준을 설정할 것을 권장한 사람은 누구인가요?
답변: Jerzy Neyman과 Egon Pearson은 데이터를 수집하기 전에 α라고 하는 유의 수준(예: 0.05)을 설정할 것을 권장했습니다.
질문: 피셔가 컷오프 값 0.05를 고정할 의도가 있었나요?
A: 아니요, 피셔는 이 컷오프 값을 고정할 의도가 없었습니다. 1956년에 발표한 '통계적 방법과 과학적 추론'에서 그는 특정 상황에 따라 유의 수준을 설정할 것을 권장했습니다.
