ISSN : 1229-067X
본 논문은 Neyman과 Pearson의 검증이론에 기초를 둔 유의도 검증(significance test)의 결과 해석에서 흔히 발생되는 오류들을 열거하고 분석하였다. 그러한 오류들이 발생하게 되는 근본적인 이유는 α 수준에 대한 그릇된 이해와 가설검증의 판단과정에서 α 수준에 희한 일련의 결정과 그 의미에 대한 맹신때문이라고 할 수 있다. 이러한 오류들을 올바르계 이해하기 위해서는 가설 검증 절차에 대한 근본적인 분석을 필요로 한다. 그러므로 본 논문은, 형식 논리학을 빌려서, 경험적인 연구에서 흔히 사용되는 가설들과 유의도 검증의 논리적 구조 분석을 시도하였다. 필자는 그 분석결과로서, 올바른 α 해석에 대한 제안과 더불어, α에만 치중하는 연구 관행의 미흡성을 지적하고 효과크기 및 β에 대한 관심을 촉구하였다.
This paper lists and analyzes the errors that can be often produced by the misunderstanding and blind faith in α level of significance test(N-P theory). To understand such enors properly, a fundamental analysis of the hypothesis testing procedure is needed. Therefore, this paper, using formal logic, attempts a logical structural analysis of hypotheses and tests of significance commonly used in empirical research. Along with a suggestion of a proper interpretation of α level, the result points out the inadequacy of the customary practice in research which set too much weight on α, and calls for further interest in the effect size and the type II error β.