P- 값은 무엇입니까?
통계에서 p- 값은 귀무 가설이 정확하다고 가정 할 때 관측 된 검정 결과를 얻을 확률입니다. 주어진 사건의 발생 확률을 나타내는 통계적 가설 검정에서 한계 유의 수준입니다. p- 값은 귀무 가설이 기각되는 최소의 유의 수준을 제공하기 위해 기각 지점의 대안으로 사용됩니다. p- 값이 작을수록 대립 가설을지지하는 더 강력한 증거가 있음을 의미합니다.
P- 값은 어떻게 계산됩니까?
P- 값은 p- 값 테이블 또는 스프레드 시트 / 통계 소프트웨어를 사용하여 계산됩니다. 다른 연구자들은 질문을 조사 할 때 다른 수준의 중요성을 사용하기 때문에 독자는 때때로 두 가지 다른 시험의 결과를 비교하기가 어려울 수 있습니다.
예를 들어, 두 개의 서로 다른 유의 수준을 사용하여 두 개의 특정 자산의 수익률에 대한 두 가지 연구를 수행 한 경우 독자는 두 자산의 수익률을 쉽게 비교할 수 없었습니다.
비교를 쉽게하기 위해 연구자들은 종종 가설 검정에서 p- 값을 특징으로하며 독자가 통계적 중요성을 스스로 해석 할 수 있도록합니다. 이를 가설 검정에 대한 p- 값 접근법이라고합니다.
가설 검정에 대한 P- 값 접근법
가설 검정에 대한 p- 값 접근법은 계산 된 확률을 사용하여 귀무 가설을 기각 할 증거가 있는지 여부를 결정합니다. 추측이라고도하는 귀무 가설은 통계 모집단에 대한 초기 주장입니다.
대립 가설은 모집단 모수가 추측에 명시된 모집단 모수 값과 다른지 여부를 나타냅니다. 실제로, 귀무 가설을 기각하기 위해 필요한 값이 어떻게 결정되는지 결정하기 위해 p- 값 또는 임계 값이 미리 명시되어 있습니다.
제 1 종 오류
유형 I 오류는 귀무 가설의 잘못된 거부입니다. 귀무 가설이 참일 때 제 1 종 오류가 발생하거나이를 거부 할 확률은 사용 된 임계 값과 같습니다. 반대로, 귀무 가설이 참일 때이를 받아 들일 확률은 임계 값에서 1을 뺀 것과 같습니다.
P- 값의 실제 예
투자자가 투자 포트폴리오의 성과가 Standard & Poor 's (S & P) 500 Index의 성과와 같다고 주장한다고 가정합니다. 이를 확인하기 위해 투자자는 양측 테스트를 실시합니다. 귀무 가설은 포트폴리오의 수익률이 지정된 기간 동안 S & P 500의 수익률과 동일하다는 것을 나타내며, 대체 가설은 포트폴리오의 수익률과 S & P 500의 수익률이 동일하지 않다는 것입니다. 투자자가 단측 테스트를 수행 한 경우 대체 가설은 포트폴리오의 수익률이 S & P 500의 수익률보다 작거나 크다고 명시합니다.
일반적으로 사용되는 p- 값은 0.05입니다. 투자자가 p- 값이 0.05 미만이라고 결론을 내릴 경우 귀무 가설에 대한 강력한 증거가 있습니다. 결과적으로 투자자는 귀무 가설을 기각하고 대립 가설을 받아들입니다.
반대로, p- 값이 0.05보다 크면 추측에 대한 증거가 약하다는 것을 나타내므로 투자자는 귀무 가설을 기각 할 수 없습니다. 투자자가 p- 값이 0.001임을 알게되면 귀무 가설에 대한 강력한 증거가 있으며 포트폴리오의 수익률과 S & P 500의 수익률이 같지 않을 수 있습니다.
