<p>너무나도 간단한 문제인데..</p><p>갑자기 헷갈려서 질문드립니다. ^^;</p><p><br></p><p>보통 lm() 함수를 써서 회귀계수를 만든 뒤에</p><p>summary()함수를 쓰면 각각의 회귀계수에 대한 t검정결과를 볼 수 있습니다.</p><p><br></p><p>유의수준 알파를 0.05라 했을때</p><p>회귀계수의 p-value와 0.05(=알파)를 비교하는게 맞나요?</p><p>아니면 양측검정이기 때문에 p-value와 0.025(=알파/2)를 비교하는게 맞나요?</p>
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@피안,R에서 다음과 같이 해서 확인해보시길 바랍니다. ## 샘플데이터 생성. 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포에서 임의로 100개 씩 추출 x <- rnorm(100) y <- rnorm(100) ## 단측검정 t.test(x, y, alternative = "greater", var.equal = TRUE) ## 양측검정 t.test(x, y, alternative = "two.sided", var.equal = TRUE)
아.. 무슨말씀이신지 이제서야 이해를 했습니다. ^^; summary 자체가 출력해주는 t통계량의 p-value가 Pr(t > t *)값이 아니라. Pr(t > |t*| ) 의 값을 출력해주기때문에, 그냥 유의수준 알파 그 자체와 비교하면 되는거군요. 계속 이해를 못하고 있었는데, 계량경제를 공부하다가 갑자기 생각나서 다시 읽어보니 이해가 되네요. 정말 간단한건데 왜 바로 이해를 못했는지... ㅎㅎ 감사합니다!
첫댓글 그 p-value는 양측검정 p-value입니다. 즉 Pr(|T| > |t*| )로 계산합니다. 그냥 0.05하고 비교하면 됩니다.
양측검정이기에, 유의수준 알파가 0.05이면 0.025와 p-value를 비교해야 하는거 아닌가요?
@피안, 만약에 단측검정으로 p-value를 계산하면 양측검정으로 계산된 것의 1/2이 나옵니다. 유의수준을 0.05라고 정한 연구라면 그냥 0.05랑 비교하시면 됩니다.
@피안, R에서 다음과 같이 해서 확인해보시길 바랍니다.
## 샘플데이터 생성. 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포에서 임의로 100개 씩 추출
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
## 단측검정
t.test(x, y, alternative = "greater", var.equal = TRUE)
## 양측검정
t.test(x, y, alternative = "two.sided", var.equal = TRUE)
두가지 경우에서 p-value를 비교해보시면 양측검정의 경우 딱 두 배가 나옵니다.
아.. 무슨말씀이신지 이제서야 이해를 했습니다. ^^; summary 자체가 출력해주는 t통계량의 p-value가 Pr(t > t *)값이 아니라. Pr(t > |t*| ) 의 값을 출력해주기때문에, 그냥 유의수준 알파 그 자체와 비교하면 되는거군요. 계속 이해를 못하고 있었는데, 계량경제를 공부하다가 갑자기 생각나서 다시 읽어보니 이해가 되네요. 정말 간단한건데 왜 바로 이해를 못했는지... ㅎㅎ 감사합니다!
@피안, 한번 이해가면 다시는 헛갈리지않을겁니다^^