통계 검정을 시작할 때, **“우리가 틀렸다고 가정하는 전제”**야.
쉽게 말하면,
**"차이가 없다", "효과가 없다", "변화가 없다"**는 걸 기본으로 깔고 출발하는 거야.
귀무가설이 틀렸을 수도 있다는 가정
즉, **"차이가 있다", "효과가 있다"**는 주장이야.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| H₀ (귀무가설) | 이 약은 효과 없다 (= 변화 없다) |
| H₁ (대립가설) | 이 약은 효과 있다 (= 변화 있다) |
우리는 H₀가 맞는지 틀리는지를 검정하는 거야.
귀무가설이 맞다고 가정했을 때,
실제로 우리가 관측한 데이터만큼 극단적인 결과가 나올 확률
“차이가 없다고 가정했는데도, 이런 큰 차이가 나타날 확률이 얼마냐?”를 숫자로 표현한 게 p-value야.
| p-value | 해석 | 결론 |
|---|---|---|
| 0.05 이상 | 이런 결과가 우연히 나올 수 있다 | → 귀무가설 기각 못함 |
| 0.05 미만 | 이런 결과는 우연치 않아 | → 귀무가설 기각 → 대립가설 채택 |