분류 전체보기29 p-value와 유의수준, 통계 가설 검정의 모든 것 p-value와 유의수준은 통계 분석의 핵심 요소로, 데이터를 바탕으로 중요한 결정을 내릴 때 자주 사용됩니다. 이 글에서는 p-value와 유의수준의 개념을 자세히 살펴보고, 가설 검정의 단계부터 실생활에서 활용 사례까지 친절히 설명드릴게요. 어렵게 느껴지는 통계 이야기도 한 번 읽으면 쉽게 이해할 수 있도록 차근차근 알려드리겠습니다! 목차 1. p-value란 무엇인가요?p-value는 귀무가설이 참이라고 가정했을 때 관찰된 데이터보다 더 극단적인 결과가 나올 확률을 뜻합니다. 쉽게 말해, 우리가 현재 데이터를 통해 얻은 결과가 얼마나 "특별"한지를 숫자로 나타낸다고 보시면 됩니다. p-value는 왜 중요한가요?예를 들어, 두 약물의 효과를 비교하는 실험에서 p-value는 "이 두 약물이 정말.. 2024. 11. 23. 상관관계와 인과관계: 둘의 차이점과 오해 상관관계와 인과관계, 비슷해 보이지만 정말 다른 개념이랍니다. "왜 상관관계는 인과관계가 아닐까?"라는 의문을 가지셨다면, 이 글을 끝까지 읽어보세요! 상관관계와 인과관계의 정의, 차이점, 흔히 저지르는 실수와 올바른 데이터 분석 방법을 모두 담았습니다. 이제 더 이상 데이터로 잘못된 결론을 내리지 않도록 도와드릴게요. 목차 1. 상관관계와 인과관계란 무엇인가요?상관관계란?상관관계는 두 변수 사이의 연관성을 나타냅니다. 예를 들어, "운동 시간이 많을수록 체중이 줄어드는 경향이 있다"는 말을 들었을 때, 두 변수 간에 상관관계가 존재한다고 말할 수 있어요. 하지만 여기에는 '운동'이 '체중 감소'의 직접적인 원인이라고 말할 근거는 부족하답니다. 상관관계의 유형양의 상관관계: 한 변수가 증가하면 다른.. 2024. 11. 23. 데이터 분석에서 통계적 유의성과 실제 의미를 구분하는 법 데이터 분석을 하다 보면 "통계적으로 유의하다"라는 말을 자주 접하게 되죠? 하지만 여기엔 함정이 있습니다. 통계적으로 유의한 결과가 항상 실질적으로 중요한 결과를 의미하지는 않거든요. 이번 글에서는 통계적 유의성과 실제 의미의 차이를 이해하고, 이를 실무에 어떻게 활용할 수 있는지 쉽게 설명해 드릴게요. 목차 1. 통계적 유의성과 실제 의미란?데이터 분석에서 흔히 쓰이는 통계적 유의성과 실제 의미는 비슷해 보이지만, 실제로는 완전히 다른 개념이에요. 통계적 유의성통계적 유의성은 "이 결과가 우연히 발생할 가능성이 낮다"는 것을 의미합니다. 보통 p-값이 특정 유의 수준(예: 0.05)보다 낮을 때 통계적으로 유의하다고 판단합니다.예를 들어, A/B 테스트에서 A 버전의 클릭률이 B 버전보다 높았다는.. 2024. 11. 23. "정규분포란? 왜 세상은 종 모양 곡선을 따르는가?" 정규분포는 통계학에서 가장 기본적이면서도 중요한 개념 중 하나입니다. 이 글에서는 정규분포가 무엇인지, 왜 종 모양을 이루는지, 그리고 우리 일상에서 어떤 식으로 활용되는지 쉽게 풀어보겠습니다. 예시와 함께 살펴보며 정규분포의 매력을 느껴보세요! 목차 1. 정규분포란 무엇인가요?정규분포의 정의와 기본 개념정규분포는 데이터를 표현하는 확률분포 중 하나로, 평균값을 기준으로 좌우 대칭적인 종 모양을 띱니다. 모든 데이터는 평균 근처에 밀집하고, 평균에서 멀어질수록 값이 적어지면서 곡선이 낮아지는 형태를 보입니다.간단히 말하면, 시험 점수에서 "보통" 학생들이 가장 많고 "매우 잘하거나 못하는" 학생들이 적은 패턴과 유사합니다. 평균, 표준편차, 그리고 분포의 관계정규분포는 평균(\(\mu\))과 표준편차.. 2024. 11. 22. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 다음
