p-value 이해하기: 유의확률이 말해주는 것
p-value의 정의와 흔한 오해를 정리하고, 효과 크기·신뢰구간·연구 설계를 함께 살펴야 하는 이유를 설명합니다.
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데이터는 어떻게 생겼고, 어떤 관계가 있을까요? 개념의 뜻을 예제와 함께 익힌 뒤, 정의와 수식으로 확인해 보겠습니다. 시간 순서가 있는 자료는 시계열 연재 12편에서 차례대로 살펴볼 수 있습니다.
p-value의 정의와 흔한 오해를 정리하고, 효과 크기·신뢰구간·연구 설계를 함께 살펴야 하는 이유를 설명합니다.
학습·검증·테스트 데이터의 역할과 분류 지표, ROC-AUC, 오분류 비용, 과표집의 주의점을 설명합니다.
바이올린 플롯, 상자그림, 실제 관측값을 함께 그려 집단별 분포를 해석하는 방법을 알아봅니다.
데이터의 핵심 정보를 유지하면서 분석량을 줄이는 집계, 표본 추출, 차원 축소의 차이를 정리합니다.
범주별 개수를 세는 geom_bar()와 요약한 값을 그리는 geom_col()의 차이를 예제로 알아봅니다.