임계값은 어떤 판단이나 분류가 바뀌는 경계 값을 뜻한다. 통계학에서는 이 말이 주로 가설검정의 critical value를 가리키며, 귀무가설을 기각할지 결정하는 기준으로 쓰인다.[1][2]
1. 개요
2. 통계학에서의 의미
통계학에서 임계값은 검정 통계량이 도달했을 때 귀무가설을 기각할지 정하는 기준점이다.[2] 이 기준점보다 더 극단적인 쪽은 기각 영역이 되며, 연구자는 그 영역에 들어오는지를 보고 결론을 내린다.[2][4] 이 의미에서 임계값은 가설검정의 판단선을 시각적으로 표현한 것이라고 볼 수 있다.
임계값은 유의수준과 직접 연결된다.[1][4] 유의수준을 정하면, 귀무가설이 참일 때 검정 통계량이 기각 영역에 들어갈 확률이 그 값과 같아지도록 임계값이 정해진다. 다시 말해 임계값은 허용할 오류 수준을 분포 위의 구체적인 숫자로 바꾼 결과다.[1]
3. 검정 방식에 따른 차이
검정 방식이 달라지면 임계값의 개수와 위치도 달라진다. 단측 검정에서는 한쪽 꼬리에 임계값 하나를 두고, 양측 검정에서는 분포의 양끝에 두 개의 임계값을 둔다.[3] 이 차이는 연구 질문이 한 방향의 차이인지, 아니면 어느 방향이든 차이가 있는지를 묻는지와 연결된다.
임계값을 표로 찾아 쓰는 방식은 특히 t 분포처럼 분포표를 사용하는 검정에서 흔하다.[3] 이런 방식은 계산된 통계량을 바로 해석 가능하게 만들어 주며, 실무에서는 복잡한 분포를 단순한 판정 규칙으로 바꾸는 역할을 한다.[2][4] 이 설명은 통계학에서 자주 쓰이는 전형적인 판정 절차를 요약한 것이다.[4]