5강 / 20강
달라졌다와 달라서 좋다 — 통계적 유의와 임상적 의미
MCID · 사람 수만 늘리면 무엇이든 유의해진다
p<0.05 가 나왔습니다. 축하할 일일까요?
p 값이 말하는 것은 하나뿐입니다 — 차이가 0 이라고 보기는 어렵다. 그 차이가 얼마나 큰지는 아무 말도 하지 않습니다.
그리고 사람 수를 늘리면 아무리 작은 차이도 결국 유의해집니다.
p 값은 <b>효과의 크기</b>가 아니라 <b>증거의 양</b>을 반영합니다. 사람이 많으면 증거가 쌓입니다.
Python
브라우저에서 실행
네 가지 경우가 있다
유의 + 의미 있음
찾던 것. 구간 전체가 MCID 를 넘는다
유의 + 의미 없음
사람이 많아서 잡힌 작은 차이. 가장 오해받기 쉬운 칸
유의하지 않음 + 구간이 좁음
의미 있는 차이를 배제했다. 쓸모 있는 음성 결과
유의하지 않음 + 구간이 넓음
모른다. 시험이 너무 작았다
아래 두 칸이 특히 중요합니다. "유의하지 않았다" 는 두 가지 전혀 다른 상황을 뭉뚱그린 말이에요. 어느 쪽인지는 신뢰구간의 폭을 봐야 알 수 있습니다.
🤔 확인 문제
한 군당 20,000명인 시험에서 새 약이 위약보다 3 mL/년 좋았고 p=0.001 이었습니다. 이 병의 MCID 는 100 mL/년 입니다. 올바른 해석은?
해설 p 값은 제 할 일을 했습니다 — 차이가 0 이 아니라고요. 그런데 그 차이가 3 mL/년 이면 환자는 아무것도 못 느낍니다. 유의하지만 의미 없는 칸이에요.