비대칭 분포를 위한 조건부 양측 p값

** 본 논문은 통계학에서 널리 사용되는 양측 검정이 대칭이 아닌 분포에 적용될 때 발생하는 이론적·실용적 문제를 다룬다. 전통적으로 양측 p값은 두 배 p값(\(P_F\))이나 최소 가능도 p값(\(P_{prob}\))이 사용되었지만, 비대칭 연속·이산 분포에서는 이들 방법이 (i) p값이 1을 초과하거나(두 배 p값) (ii) 꼬리의 형태에 관계없이 동일한 값을 반환하는(최소 가능도 p값) 비현실적인 결과를 초래한다. 특히 피셔 정확 검정과 같은 이산 검정에서 이러한 모호함은 오랜 논쟁을 낳았다. 이에 저자는 ‘조건부 양측 p값’(\(P_C\))이라는 새로운 정의를 제시한다. 먼저, 통계량 \(X\)의 누적분포함수 \(F\)와 중심점 \(A\)를 설정한다. 중심점은 평균, 중앙값, 혹은 최빈값 등 상황에 맞게 선택될 수 있다. \(P_C\)는 \