• p-value는 0과 1 사이의 값이며, A가 B와 다르다고 얼마나 확신할 수 있는지의 값임.
• 0에 가까울 수록 A와 B가 다르다고 이야기할 수 있음.
• 그럼 p-value가 어느 정도로 작아야 하나?
• 0.05 → 'A와 B 사이에 차이가 없다'는 기준값 → 반복하면 5%의 오차가 나옴. → 일반적으로 유의확률 5%를 판단 기준으로 삼고, p-value(유의확률)이 0.05 미만이면 집단간 차이가 통계적으로 유의하다고 해석한다.

• p값이 0.05보다 작다 → 우연히 발생할 확률이 5%보다 더 작다.

• 0.9 → 두 그룹 간의 차이를 보는 것에 실패함!
• 0.01 → ex. A라는 약을 두 그룹한테 주었을때, 한쪽 그룹에는 알러지가 있는 사람이 종종 있고, 다른 한쪽에는 강한 플라시보 반응이 있는 사람이 있는 경우.
• 작은 p-value를 갖는다는 것 → False Positive

This means that a user who signed up in January would be considered the same way as a user who signed up a day before the test ended, even though the second user has much less time to post messages.

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