통계학, 도무지 무슨 말인지 모르겠다면? (p-value와 귀무가설 완벽 정리)
논문을 쓰거나 통계 분석을 하다 보면 '귀무가설(Null Hypothesis)', '기각한다', ' p < 0.05' 같은 외계어들을 마주하게 됩니다. "도무지 무슨 말인지 모르겠다"는 반응, 너무나 당연합니다. 통계학에서 가장 헷갈리고 직관적이지 않은 부분이 바로 이 논리이기 때문입니다. 오늘은 이 복잡한 통계의 논리를 '재판 과정' 과 '연구 예시' 를 통해 누구나 이해할 수 있게 아주 쉽게 풀어서 정리해보았습니다. 1. 통계 검정은 "무죄 추정의 원칙"과 같다 이 논리는 법정에서의 "무죄 추정의 원칙"이 적용되는 재판과 똑같습니다. 제가 여러분의 논리 흐름을 '재판'으로 번역해 보겠습니다. ⚖️ 범인을 잡는 상황 (재판) 비유 상황: 어떤 용의자가 도둑질을 했다고 의심합니다. (내 가설: 유죄) 귀무가설(역가설): 일단은 "이 사람은 죄가 없다(무죄)"라고 가정하고 시작합니다. 증거 수집(데이터): CCTV를 봤더니 이 사람이 남의 집 담을 넘고 있는 장면이 찍혔습니다. 확률 계산( p -value): 죄가 없는 선량한 시민이(귀무가설), 하필이면 밤 12시에 남의 집 담을 넘을 확률이 얼마나 될까요? 거의 없겠죠? (이 희박한 확률이 바로 p 값 입니다.) [최종 결론] "선량한 시민이 우연히 저런 행동을 할 확률( p 값)이 0.05(5%)도 안 된다. 이건 우연이라고 보기엔 너무 희박하다. 따라서 '죄가 없다'는 가설을 기각 하고 '유죄' 로 인정하겠다." 2. 연구 상황에 대입해보기 (...