통계분석 결과를 보면
많은 분들이
가장 먼저 p값을 확인합니다.
하지만
p값만 보고
결론을 내리면
중요한 정보를 놓칠 수 있습니다.
바로
효과크기(Effect Size) 입니다.
1️⃣ p값은 ‘있는지’를 알려줍니다
p값은
차이나 관계가
우연일 가능성이 낮은지를
판단하는 지표입니다.
하지만
차이가 얼마나 큰지까지는
알려주지 않습니다.
2️⃣ 효과크기는 ‘얼마나 큰지’를 알려줍니다
효과크기는
실제로 나타난 차이나
영향력이
얼마나 큰지를 보여줍니다.
즉,
통계적으로 유의한 결과라도
효과크기가 매우 작다면
실무적으로는
큰 의미가 없을 수도 있습니다.
3️⃣ 표본 수가 많으면 p값은 쉽게 유의해집니다
응답자가 매우 많으면
아주 작은 차이도
유의확률(p)이
0.05 미만으로 나올 수 있습니다.
이럴 때
효과크기를 함께 확인해야
실제로 의미 있는 결과인지
판단할 수 있습니다.
4️⃣ 논문의 설득력이 높아집니다
최근 많은 학술지에서는
p값뿐 아니라
효과크기까지
함께 보고할 것을 권장합니다.
효과크기를 제시하면
연구 결과를
더 객관적이고
풍부하게 설명할 수 있습니다.
5️⃣ p값과 효과크기는 함께 해석해야 합니다
좋은 분석은
p값만 보는 것이 아닙니다.
유의확률,
효과크기,
신뢰구간 등을
함께 확인해야
결과를 올바르게 해석할 수 있습니다.
하나의 지표만으로
결론을 내리는 것은
바람직하지 않습니다.
🔥 핵심 정리
p값은
‘유의한가’를,
효과크기는
‘얼마나 중요한가’를 알려줍니다.
👉 통계적으로 유의한 결과라도 효과크기가 매우 작다면, 실제 의미는 크지 않을 수 있습니다.
📌 이렇게 보면 됩니다
✔ p값으로 유의성 확인
✔ 효과크기로 영향력 확인
✔ 표본 수의 영향 함께 고려
✔ 신뢰구간도 함께 해석
✔ 결과는 여러 지표를 종합해서 판단
👀 많이 틀리는 포인트
p값만 보고 연구 결과를 판단하기 ❌
효과크기를 보고하지 않기 ❌
유의하면 무조건 중요한 결과라고 생각하기 ❌
표본 수의 영향을 고려하지 않기 ❌
👉 좋은 통계분석은
유의확률만 확인하는 분석이 아니라, 결과의 크기와 실제 의미까지 함께 해석하는 분석입니다.
