[3주차 총정리] 통계검정 (p-value, chisquare 검정, 상관관계 분석/ pearsonr, ttest_ind, chi2_contingency 함수)
p-value 귀무가설(H_0): 차이/효과/관계가 없다 (independent) 대립가설(H_A): 차이/효과/관계가 있다 (dependent) == 유의미하다(significant) : p-value란 귀무가설이 참이라는 전제 하에(조건), "관찰이 완료된 값 혹은 그보다 더 극단적인 값"이 표본(샘플데이터)을 통해 나타날 (조건부)확률 (- 그보다 더 극단적인 값: 극단적으로 차이/효과/관계가 깊어보이는 값 (대립가설을 지지하는 값)) - 쉽게 말하자면, H0이 참일 때, 우리의 데이터를 만날 확률 - p-value가 0.05(5%) 미만일 경우: 귀무가설이 참일 때 해당 관측치가 나타날 확률이 매우 낮다고 판단하며, 귀무가설을 기각한다. - p-value가 0.05(5%) 이상일 경우: 귀무가설이..
