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정규 모집단의 평균 비교를 위한 신뢰구간 겹치기 시각화
Visual inspection of overlapping confidence intervals for comparison of normal population means 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.30 no.5, 2017년, pp.691 - 699  

최숙희 (우석대학교 심리학과) ,  한경수 (전북대학교 통계학과)

초록
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두 개의 정규 모집단의 평균이 같은가를 검증할 때 두 개의 신뢰구간이 겹치는 지를 시각적으로 판단하여 결정하는 방법은 매우 직관적이면서도 사용하기 쉽다. 그러나 신뢰구간이 겹칠 때도 두 집단의 평균은 통계적으로 유의하게 다를 수 있으므로 가설검증 결과와 다를 수 있다. 평균 차에 대한 신뢰구간을 각 평균의 신뢰구간으로 변환한 후에 두 신뢰구간이 겹치는지 여부를 시각적으로 판단하여 가설검증을 할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이 방법은 분산이 같은 k개의 정규 모집단의 평균을 비교할 경우에도 사용할 수 있음을 보인다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Data analysts sometimes test the equality of two normal population means by the inspection of the overlapping of two confidence intervals. This method seems simple to use; however, it is a common statistical misconception to suppose that two normal means are not significantly different because of no...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 독립인 여러 개의 정규 모집단의 평균을 비교할 때 평균 차에 대한 동시 신뢰구간을 개별 평균에 대한 신뢰구간으로 변환하여 시각화하는 방법을 다루었다. 집단이 두 개인 경우는 간단한 부등식 연산만으로 두 개의 평균에 대한 신뢰구간을 만들 수 있으므로 현행 대학의 교양 통계학 수준에서 쉽게 다룰 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
다양한 연구 분야에서 가장 많이 사용되는 통계 분석 기법은 무엇인가요? 독립인 두 개의 모집단의 평균을 비교하는 통계적 추론은 다양한 연구 분야에서 가장 많이 사용되는 통계 분석 기법 중의 하나이다. 대학의 모든 교양 통계학 수업에서는 이 문제를 신뢰구간 또는 가설검증을 이용하여 상세히 다루고 있다.
가설검증보다 신뢰구간으로 모평균을 추론할 때의 장점은 무엇인가요? 대학의 모든 교양 통계학 수업에서는 이 문제를 신뢰구간 또는 가설검증을 이용하여 상세히 다루고 있다. 가설검증보다 신뢰구간으로 모평균을 추론할 때의 장점은 점 추정치와 모집단의 모평균으로 생각될 수 있는 값들의 구간을 같이 제시한다는 데 있다.
Fisher의 유의성검증과 Neyman-Pearson의 가설 검증 기법을 연구자들이 꾸준히 지적한 결과 1980년대 이후 무엇을 이용하고 있나요? Fisher의 유의성검증과 Neyman-Pearson의 가설 검증 기법은 개발된 이후 다양한 학문 분야에서 잘못 사용된 수많은 사례들을 연구자들이 꾸준히 지적하였다. 그 결과 1980년대 이후 의학계의 학술지는 통계적 추론 기법으로 가설검증보다는 신뢰구간을 주로 이용하고 있다. 2010년 미국심리학회가 논문 작성 시에 점추정과 신뢰구간에 기초한 통계분석 결과 보고에 대한 지침을 공표한 이후 이 지침은 다른 학문 분야에도 급속히 퍼지고 있다.
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참고문헌 (9)

  1. Browne, R. H. (1979). On visual assessment of the significance of a mean difference, Biometrics, 35, 657-665. 

  2. Cumming, G. (2009). Inference by eye: reading the overlap of independent confidence intervals, Statistics in Medicine, 28, 205-220. 

  3. Cumming, G. and Calin-Jageman, R. J. (2017). Introduction to the New Statistics: Estimation, Open Science, and Beyond, Routledge, New York. 

  4. Gardner, M. J. and Altman, D. G. (1986). Confidence intervals rather than P values: estimation rather than hypothesis testing, British Medical Journal, 292, 746-750. 

  5. Goldstein, H. and Healy, M. J. R. (1995). The graphical presentation of a collection of means, Journal of the Royal Statistical Society A, 158, 175-177. 

  6. Maghsoodloo, S. and Huang, C. (2010). Comparing the overlapping of two independent confidence intervals with a single confidence interval for two normal population parameters, Journal of Statistical Planning and Inference, 140, 3295-3305. 

  7. Payton, M. E., Greenstone, M. H., and Schenker, N. (2003). Overlapping confidence intervals or standard error intervals:what do they mean in terms of statistical significance?, The Journal of Insect Science, 3, 34-39. 

  8. Schenker, N. and Gentleman, J. F. (2001). On judging the significance of differences by examining the overlap between confidence intervals, The American Statistician, 55, 182-186. 

  9. Tryon, W. W. (2001). Evaluating statistical difference, equivalence, and indeterminacy using inferential confidence intervals: an integrated alternative method of conducting null hypothesis statistical tests, Psychological Methods, 6, 371-386. 

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