1.19: 통계적 유의성

연구자들은 미리 결정된 표본 크기에서 경험적 데이터를 수집한 후, 통계 분석을 통해 그룹 또는 변수 간에 관찰된 차이가 의미가 있는지 아니면 우연의 결과인지 확인할 수 있습니다.

예를 들어, 한 연구자는 장면을 연기하기 위해 몸짓과 감정 표현을 사용하도록 요청받은 학부생(실험 그룹)이 제스처와 감정 표현을 사용하지 않고 텍스트를 읽은 학생들(통제 그룹)보다 대사를 더 많이 기억한다는 것을 발견했습니다.

이제 그녀는 이러한 차이가 무작위적인 우연히 발생해서가 아니라 실험적 조작이 참가자의 선에 대한 기억에 영향을 미쳤기 때문에 발생했을 가능성을 알고 싶어합니다.

이 작업을 수행하려면 p-값, 즉 그룹 간의 차이가 우연히 발생했을 확률을 설정해야 합니다.

p-값이 0.05 이하인 경우(즉, 결과가 우연히 발생할 확률이 5% 이하임을 의미) 그룹 간의 차이는 관례에 따라 통계적으로 유의한 것으로 간주됩니다.

다른 말로 하면, 실험 그룹의 참가자들이 몸짓과 감정 표현을 사용한 실험적 조작으로 인해 더 많은 대사를 기억할 확률이 적어도 95%입니다.

결과적으로, 그녀는 대안 가설 또는 실험 적 가설(실험적 조작이 결과에 영향을 미쳤다는 가설)을 자신 있게 받아들일 수 있고, 실험적 조작이 효과가 없었다는 귀무 가설을 거부할 수 있습니다.

결국, 연구 결과가 통계적으로 유의미한 것으로 밝혀지면 그 결과는 과학계에서 의미 있는 차이로 간주됩니다.