Gae Ko's Blog

통계적 유의성은 모집단에 대한 가설이 가지는 통계적 의미를 말한다.다시 말해서, 어떤 실험 결과 자료를 두고 "통계적으로 유의하다."라고 하는 것은 확률적으로 봐서 단순한 우연이라고 생각되지 않을 정도로 의미가 있다는 뜻.반대로 "통계적으로 유의하지 않다."라고 하는 것은 실험결과가 단순한 우연일 수도 있다는 뜻 가설검정에서 통계값과 연구자가 설정한(유의수준)을 비교 및 판단하여 귀무가설을 기각할 때, 연구가설이 "통계적으로 유의하다"라고 한다. 다만, 검정통계량은 표본 크기의 함수이므로 표본 크기가 커질수록 검정통계량의 값은 커져서 실질적으로는 유의성이 없어도 통계적으로 유의한 것으로 판정될 수 있다. 이때의 오류는 1종 오류가 된다. 즉, 통계적 유의성은 오류가능성을 동반한다. (출처:위키백과)

통계학에서는 회귀분석(Regression Analysis)을 모형 혹은 모델이라고 부르는데 통계분석에서는 모든 모형은 모형 자체가 통계적으로 의미가 있는지 없는지를 검증하는 지표가 존재한다. 회귀분석(Regression Analysis)에서는 R Square값이 바로 회귀모델 자체에 대한 통계적 검증 지표인 것이다. R Square는 R을 제곱한 수치리다. SPSS에서는 R Square와 Adjusted R Square를 동시에 보여주는데 Adjusted R Square는 회귀분석(Regression Analysis)의 분석 로직상 R Square를 실제보다 크게 만드는 단점이 있다는 점을 감안해 R Square를 보수적으로 조정한 수치이다. 분석에 사용된 표본크기가 200명 이상인 경우에는 Adjust..