통계적 유의성의 진실: 표본 수 증가에 따른 미묘한 변화
1. 연구 배경 및 목적 통계적 유의성은 과학자들이 자신의 실험 결과를 검증하는 데 중요한 역할을 하는데, 이는 관찰된 차이가 우연히 발생한 것일 가능성이 매우 낮다는 것을 의미한다. 일반적으로 p 값이 0.05 미만인 경우 통계적 유의성을 인정한다. 그러나 본 논문은 표본 수가 증가함에 따라 두 그룹 간의 차이가 통계적으로 유의미하게 작아지는 현상을 분석하고, 이로 인해 p 값 임계치(p<0.05)를 사용하는 것이 과학자들에게 매우 낮은 기준을 설정한다는 것을 지적한다. 2. 연구 방법 본 논문에서는 두 샘플 t 검정을 사용하여
Statistics
Applications
Physics
