통계적 유의성과 실질적 유의성의 차이는 무엇이며, 어떻게 해석해야 할까요?
통계적 유의성은 통계 검정 결과 p-값이 사전에 설정한 유의수준(예: 0.05)보다 작은 경우를 의미하며, 관찰된 결과가 우연에 의한 것이 아닐 가능성이 높다는 것을 나타냅니다. 즉, 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 것을 보여줍니다. 반면, 실질적 유의성은 통계적 유의성 외에도 결과의 크기와 실제적인 중요성을 고려합니다. 통계적으로 유의미한 차이가 있더라도 그 차이가 매우 작거나, 실제 현상에 미치는 영향이 미미하다면 실질적으로 유의미하다고 볼 수 없습니다. 예를 들어, 어떤 약의 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났지만, 그 효과가 매우 작아 실제 환자에게 큰 도움이 되지 않는다면 실질적 유의성은 낮다고 할 수 있습니다. 따라서, 분석 결과를 해석할 때는 통계적 유의성뿐 아니라 실질적 유의성도 함께 고려하여 결과의 의미를 종합적으로 판단해야 합니다. 효과크기(effect size)를 함께 고려하는 것이 실질적 유의성을 판단하는 데 도움이 됩니다.
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