[흔히 범하는 통계적 오류]

p-value가 기준치인 0.05보다 작다는 것은 단순히 statistical significance가 있다는 의미일 뿐 clinical significance를 보장하는 것은 아니다. 예를 들면 표본의 수가 매우 크면 현실적으로 아무런 의미도 없는 작은 차이가 있더라도 p-value는 매우 작게 나올 수 있다.

p-value가 크다는 것은 차이에 대한 absence of evidence이지 evidence of absence가 아니다.

현재 일반적으로 사용되는 통계적 기법들로는 실제 모집단이 서로 다를 확률을 직접 구할 수 없다. p-value가 0.03이라는 것이 서로 다를 가능성이 97%라는 식으로 해석하는 것은 명백한 잘못이다.

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