통계적 검정은 데이터를 통해 가설을 검증하는 강력한 도구다. 그러나 이 도구를 사용할 때 알아야 할 한계와 주의점이 있다.
1. P-값의 오해
P-값은 귀무가설이 참일 때 관측된 결과가 나타날 확률을 나타내지만, 이는 귀무가설의 참/거짓 여부를 결정하는 것이 아니다. 높은 P-값은 귀무가설이 참이라는 증거가 아니며, 낮은 P-값도 귀무가설이 거짓이라는 확신을 줄 수 없다.
2. 표본 크기의 중요성
표본 크기가 크면 작은 효과도 통계적으로 유의미하게 나타날 수 있다. 반대로 표본 크기가 작으면 큰 효과도 통계적으로 유의미하지 않게 나타날 수 있다. 따라서, 표본 크기를 적절히 선택하는 것이 중요하다.
예제: 웹사이트 방문자 수
웹사이트 A와 B의 방문자 수를 비교했을 때, A 사이트가 5명 더 많았다. 그러나 A 사이트의 방문자 수는 10명, B 사이트는 5명이었다면 이 차이는 크게 의미가 없을 것이다. 반면, A 사이트가 10,005명, B 사이트가 10,000명이었다면, 이 차이는 통계적으로 유의미할 수 있다.
3. 다중 검정의 문제
여러 개의 가설을 동시에 검정할 때, 유의수준을 조정하지 않으면 1종 오류의 위험이 증가한다. 이를 보정하기 위한 방법들이 있으므로, 다중 검정을 할 때는 주의가 필요하다.
4. 데이터 스누핑 (Data Snooping)
데이터를 여러 번 재검토하면서 가설을 수정하는 것은 통계적 검정의 결과를 왜곡시킬 수 있다. 데이터를 분석하기 전에 가설을 명확히 설정하고, 데이터 스누핑을 피하는 것이 중요하다.
마무리
통계적 검정은 강력한 도구지만, 올바르게 사용하지 않으면 잘못된 결론을 내릴 수 있다. 다음 글에서는 통계적 검정의 실제 응용 사례를 통해 이해를 더 깊게 해보겠다.
