치의학 연구에서 사용되는 귀무가설 유의성 검정에서 p값을 기준으로 연구의 결과를 평가하는 것은 많은 문제점을 내포하고 있다. 귀무가설이 기각되지 않은 경우에 귀무가설이 옳다는 결론을 내리는 것은 논리적 오류이다. p값에 대한 중대한 오해가 많이 있으며 연구자는 논문을 작성할 때 p값의 해석에 신중해야 한다. 귀무가설검정을 보완하거나 대체할 수 있는 대안으로서, 효과 크기, 신뢰구간, 베이지안 통계 등이 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권2호
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pp.241-253
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2010
표준 단위근 검정이 실제 시계열자료의 단위근 귀무가설을 기각하지 못하는 경우가 많아지고 검정력에 문제점을 드러내면서 이와는 반대로 정상성 귀무가설을 단위근 대립가설에 대해 검정하는 방안이 제기되어 왔다. 본 연구는 국내 광역지역의 주택가격 시계열자료에 귀무가설과 대립가설이 바뀐 두 가지 종류의 단위근 검정법을 모두 적용시켜 보았다. 그리고 지역 자료간 통계적 역학관계를 검정하기 위한 인과관계, 교차상관관계 또 충격반응 및 분산분해 등에 대한 분석 결과는 대체로 일관된 성향을 보이는 것으로 나타났다.
표본수 결정에서 요구되는 검정력 함수는 연구가설에 상응하는 가장 적절한 검정방법에 의한 것이어야 한다. 의학연구의 논문에 자주 나타나는 순위자료 또는 범주형 빈도자료의 분석에는 비모수적 방법이 적절하며, 본 논문에서는 단변량 및 이변량 순위변수에 대한 윌콕슨-만-휘트니(Wilcoxon-Mann-Whitney; WMW) 검정법에 의한 표본수 결정방법을 제시한다. 단변량 순위변수의 윌콕슨 검정에서는 귀무가설과 대립가설 하의 분산을 이용한 표본수 공식이 귀무가설 하의 분산만 이용한 표본수 공식보다 정확하지만, 대립가설 하의 분산식에 나타나는 확률값이 일반적으로 알려져 있지 않으므로 이 확률값의 추정이 문제가 된다. 모의실험으로 두 방법에 대한 장, 단점을 알아본다. 효능과 안전성의 이변량 순위변수에서는 이변량 WMW 검정법에 의한 표본수 결정방법이 모수적 검정법에 의한 표본수 결정방법보다 더욱 바람직하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.971-986
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2014
동시에 여러 개의 가설검정 수행시 귀무가설이 참일 경우 귀무가설을 기각할 확률이 커지는 문제가 발생한다. 이러한 다중검정 문제 해결을 위해 여러 연구에서는 가설검정시 필요한 집단별 오류율(FWER; family-wise error rate), 위발견율 (FDR; false discovery rate) 또는 위비발견율 (FNR; false nondiscovery rate) 과 통계량을 고려하여 검정력을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 T 통계량, 수정된 T 통계량, 그리고 LPE (local pooled error) 통계량 기반 P값을 이용한 Bonferroni (1960) 방법, Holm (1979) 방법, Benjamini와 Hochberg (1995) 방법과 Benjamini와 Yekutieli (2001) 방법 그리고 Z 통계량 기반 Sun과 Cai (2007) 방법을 고찰하고 모의실험을 통해 다중검정 능력을 비교하였다. 또한 실제 데이터로 애기장대 유전자 발현 데이터에 대해 여러 가지 다중검정법을 통해 유의한 유전자들을 선별하였다.
일반적으로 p-값은 귀무가설에 의하여 주어지는 통계적 모형과 현재 관측치 사이의 호환성의 측도로써 가장 널리 쓰이는 개념중의 하나로 간주될 수 있다. 이 연구에서는 고전통계학에서의 고전적 p-값에 대응하는 베이즈 관점에서의 베이즈 p-값을 제안하고 그 성질에 대하여 고찰한다.
본 논문에서는 $\kappa$-표본 문제에서 우산형 위치-척도 대립가설에 대한 순위검정법들을 연구하였다. 위치모수와 척도모수의 변동에 민감한 순위점수에 기초한 검정통계량들을 제안하였다. 우산형 대립가설의 정점이 알려진 경우를 다루었으며 귀무가설과 대립가설하에서의 점근성질도 아울러 조사되었다. 모수들간의 간격이 같지않는 우산형 위치-척도모형에서 Chen-Wolfe의 동위회귀 추정량을 이용한 순위통계량에 의존한 검정법이 효율적이었으며 또한 아주 안정적이었다.
베이지안 다중 검정방법(multiple hypothesis test)은 여러 통계모형에서 성공적인 결과를 주는 것으로 알려져있다. 일반적으로, 베이지안 가설검정은 고려중인 모형에 대한 사후확률을 계산하여 가장 높은 확률은 갖는 모형을 선택하기 때문에 귀무가설의 기각여부에만 관심을 가지는 고전적인 분산분석 검정과는 달리 좀 더 구체적인 모형을 선택할 수 있는 장점이 있다. 이 논문에서는 독립이면서 로그정규분포를 따르는 K($\geq$3)개 모집단의 모수에 대한 가설 검정방법으로 O’Hagan(1995)이 제안한 부분 베이즈 요인을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위하여 실제 자료의 분석과 모의 실험을 이용하여 고전적인 검정방법과 그 결과를 비교한다.
두 모집단에서 임의로 관측중단도니 두 표본을 얻었을 때, 두 모집단의 분포가 같다는 가설을 검정하기 위한 카이제곱 검정방법이 제안되었다. 여기서 제안된 통계량은 대립가설이 두 모집단의 분포가 같지 않다는 양측가설일 때 쓰일 수 있다. 귀무가설이 사실일 때 제안된 통계량의 극한분포는 카이제곱 분포가 된다. 두 가지 형태의 카이제곱 검정통계량이 제안되었는데, 하나는 product-limit 추정치로부터 얻은 관측된 칸(cell) 확률의 차이들의 벡터의 이차형식으로 표현된 것이고, 다른 하나는 간단한 합의 모양으로 표현된 것이다. 두 형태의 검정통계량을 사용하여 암치료를 위한 화학요법 실험으로부터 얻은 자료를 분석하여 보았다.
본 논문은 이분산성을 갖는 위치-척도 시계열 모형에서 모수의 변화에 대한 모니터링 절차를 연구한다. 모니터링 절차에서 수정된 잔차의 누적합을 이용한 탐지기를 소개하고 귀무가설과 대립가설 하에서 각각 모니터링 절차에 대한 점근적 성질을 규명한다. 그리고 모의실험과 사례 분석을 통하여 제안한 모니터링 방법의 성능이 우수함을 확인한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권3호
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pp.707-716
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2006
분산함수는 회귀함수와 더불어 회귀모형의 연구에 매우 중요한 함수이며 이 함수가 불연속일 때의 연구는 Delgado and Hidalgo (2000)와 Perron (2001)은 시계열모형에서는 비모수적 추정법에 의해 분산함수의 추정을 연구하였으며 Kang and Huh (2006)은 Perron의 추정법을 회귀모형에 적용하여 분산함수의 불연속점의 추정에 대하여 연구하였고, Huh (2005)는 Kang and Huh의 잔차제곱들을 이용한 분산함수의 불연속점의 추정 대신 이차적률함수를 이용하여 분산함수의 불연속점을 추정하였다. 이는 Kang and Huh의 연구에서 잔차제곱들을 구하기 위하여 회귀함수의 추정이 우선되어야 하기에 전체적인 계산량이 늘어나게 되고, 늘어난 만큼 불연속점 추정의 정도가 떨어지게 됨으로 반응변수의 표본의 제곱을 이용하여 이차적률함수의 추정으로 불연속점을 추정하는 것이 더 용이하기 때문이다. 이러한 연구를 바탕으로 본 연구에서는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안하였다. 즉, 점프의 크기 추정량의 귀무가설 하의 점근분포가 가지고 있는 장애모수인 불연속점의 위치에서 확률밀도함수와 4차적률함수를 비모수적 방법으로 추정하는 방법을 제안하고 이들의 균일 일치성을 보여 가설검정법을 제안하였다. 불연속점의 추정에 앞서 불연속점의 존재 여부의 가설검정이 우선되어야 하기에 다른 통계적 함수에 대한 불연속점의 연구에서도 이러한 본 논문에서 연구한 방법으로 불연속점의 존재 유무에 대한 가설검정법을 제안 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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