과거 통계학은 영가설 검증을 중점으로 p-value의 유의도를 검증함(p < .05).
따라서, 제 1종 오류를 줄이고, p-hacking(유의하지 않은 결과를 유의하도록 만드는 것)을 방지하는 것에 중점을 둠.
※ 1종 오류: 영가설이 참인 상황에서 영가설을 기각하는 것
※ 영가설: 통계적 가설로 서로 차이가 없다, 예를 들어, '두 집단 간 스트레스 수준 차이가 없다'가 영가설이 됨
※ 통계학에서는 영가설에 대해 통계검증 함.
영가설 유의도 검증은 뇌영상 데이터 분석과 같은 일부 분야에서 주요하게 사용됨.
반면, 최근 통계학에서는 통계 모형과 관련된 변인들과 각 변인들의 효과를 어떻게 추출할 것인가에 관심을 가짐.
즉, 실제 세계를 반영하는 모형을 만들고, 효과크기(설명력)을 추정하는데 중점을 둠.
※ 효과크기는 수치와 구간이 모두 중요함. 예) 회귀분석에서 회귀계수 및 95% 신뢰구간을 모두 보고함
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