가설검정의 주의점 - 6.2 p-해킹

인위적으로 p-값을 낮추지 않을 수 있도록 조심해야 한다.

의도적으로... 수단과 방법을 가리지 않고 p값을 낮추기 위해 실험을 하는 것...

 

☑️ p-해킹

• 데이터 분석을 반복하여 p-값을 인위적으로 낮추는 행위
• 유의미한 결과를 얻기 위해 다양한 변수를 시도하거나, 데이터를 계속해서 분석하는 등의 방법을 포함

☑️ 문제점

• p-해킹은 데이터 분석 결과의 신뢰성을 저하시킴

 

☑️ 여러 가설 검정을 시도 할 때

• 여러 가설 검정을 시도하여 유의미한 p-값을 얻을 때까지 반복 분석하는 것을 조심
• p-해킹은 유의미한 결과를 얻기 위해 p-값이 0.05 이하인 결과만 선택적으로 보고하는 행위를 조심
• 데이터의 수를 늘리다보니 특정 데이터 수를 기록할때 잠깐 p값이 0.05 이하를 기록함으로 이를 바탕으로 대립가설 채택하는 것을 조심
• 즉, 결과를 보며 데이터 개수를 늘려서는 안됨
• 다양한 상황 중에서 p값이 유리하게 나오는 상황만 선별적으로 보고하는 것을 조심!
• 다양한 변수를 건드리며 유리한 결과가 나올 때 다시 처음 부터 가설을 그 결과에 맞게 세우는 것 -> 결과보고 끼워넣기... XX
• 즉, 마음에 드는 상황만 골라서 보고해서도 안됨. 모든 결과를 다보고하거나 더 엄격한 추가실험을 수행
• 가능한 가설을 미리 세우고 검증하는 가설검증형 방식으로 분석을 해야 하며 만약 탐색적으로 분석한 경우 가능한 모든 변수를 보고하고 본페로니 보정과 같은 방법을 사용해야 함