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P값과 유의수준(α) | 1종 오류, 2종 오류
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Күн бұрын가설 검정 과정에서 흔히 사용되는 P값과 유의수준(α)의 의미와 이를 이용해 가설 검정이 이뤄지는 과정을 설명한 영상입니다. 아울러 1종 오류와 2종 오류에 대한 설명도 덧붙였습니다.
@woo-rm4zo 6 ай бұрын
좋은 강의 감사 드립니다. 설명해 주신 p값 관련하여, "실제로 범할 α-risk의 크기"와 "가설 채택" 사이 간 의미 혼동이 와서 질문 드립니다. 협력사 자재 변경으로 생산한 4M 제품(Mx)을 기존 PCR 제품(My)과 비교하여 양/불을 판단하려고, Ho는 Mx=My / Ha는 Mx≠My 로 가설을 세웠습니다. p값이 작다면 Ha을 채택하지만, 실제로 범할 α-risk의 크기가 작기 때문에 작은 risk로 판단하여 출하하는 경우는 없을까요? 아니면 Ha 채택으로 Mx≠My 이기 때문에 고객에서도 Mx≠My 를 구별할 수 있어 (True Positive) 출하하는 판단을 하지 않게 되는 것일까요?
@info_iesrnd 6 ай бұрын
좀 더 명확한 질문이 필요합니다. 질문의 의미가 자재 변경 전후에 품질 차이가 있는 지를 확인하고자 하는 것인지 아니면 차이가 없는 지를 확인하고자 함인지에 따라 방법이 달라집니다. 만일 차이가 있는 경우에 보내고 싶지 않아 검사를 했는데 P값이 작게 나왔다면 품질의 차이가 있으므로 보내면 안됩니다. 다만 그런 것이 아니라 여러 이유로 자재 변경을 했고 이로 이한 품질이 기존 것과 같은 수준임을 보이고자 한다면 동등성 검정의 P값을 활용해야 합니다. 일반적인 t-검정이나 비율 검정이 아닌...
@woo-rm4zo 6 ай бұрын
@@info_iesrnd 답변 감사 드립니다. 그 동안... 답변해 주신 내용처럼 판단해 왔었습니다. 그런데 금번 강의를 듣고, 차이가 있는지를 보고자 함에서 p값이 작으면 차이가 있는 것인데, 실제 범할 리스크 크기가 작아진다는 표현이 와닿지 않아서 질문 드렸습니다.
@info_iesrnd 6 ай бұрын
@@woo-rm4zo P값이 작게 나왔을 때, 리스크가 작아졌다는 것은 귀무가설을 기각했을때 기각한 그 행위가 틀릴 가능성이 줄어 들었단 의미입니다.
@woo-rm4zo 6 ай бұрын
@@info_iesrnd 이해했습니다. 감사합니다!
Фани Хани
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Fabiosa Best Lifehacks
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