■ 단계별 결과 비교 · 가설 설정 단계에서 귀무가설과 대립가설을 명확히 구분하면, 두 방법 모두 동일한 검정 방향을 갖게 됩니다. · 유의수준을 5%로 고정하면, p값이 0.05 미만일 때만 가설을 채택한다는 판단 기준은 변하지 않습니다. · 검정방법을 평균차이분석으로 선택했을 경우, t.test(y ~ g, data = df) 코드를 실행하면 t값과 p값이 출력됩니다. t.test(y ~ g, data = df) 이 코드는 두 집단 평균 차이에 대한 검정통계량과 p값을 산출합니다. · 동일한 데이터에 상관분석을 적용하면 cor.test(df$x, df$y) 로 상관계수와 유의확률을 얻을 수 있습니다. cor.test(df$x, df$y) 이 코드는 두 변수 간의 상관관계와 p값을 제공합니다. 두 검정방법이 산출하는 p값이 서로 다를 경우, 연구 목적에 따라 선택하면 됩니다. 가설 검증에서는 p값이 0.05 이하인지 여부가 최종 판단 기준이므로, 어느 방법을 사용하든 이 기준을 충족해야 결과를 보고할 수 있습니다. ■ 보고 시 선택 기준 · 연구 질문이 평균 차이에 초점을 맞춘다면 평균차이분석 결과를 우선 보고합니다. · 변수 간 연관성을 탐색하고자 한다면 상관분석 결과를 중심으로 서술합니다. · 어느 경우든 p값이 유의수준보다 작을 때만 가설을 채택한다는 점을 명확히 명시합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=60