유의미하지 않은 통계적 결과: 해석과 처리 방법

통계분석 결과가 유의미하지 않게 나온 경우의 결과는 최종 결과 표와 해석에서 제시하거나 해석할 필요가 없다. 예를 들어, 회귀분석에서  어떤 독립변수의 회귀계수가  b=0.08 (p .0.204)와 같이  유의도하지 않게 나타났다고 하자.  이 경우 b 값을 해석해 줄 필요가 없다.   

분석결과에서 나온 계수들은 표본의 특성을 반영하는 것이다. 그러나 연구의 궁극적인 목적은 표본의 특성을 파악하는 것이 아니라 전집(population)의 특성을 추론하는 데 있다. 즉, 표본을 바탕으로 전집에 대한 추정이 이루어져야 한다. 만약 유의도 검증 결과가 예를 들어 p > 0.05와 같이 나왔다면, 이는 표본에서 발견된 결과가 전집에 대해서는 존재하지 않을 가능성이 크다는 것을 의미한다. 따라서, 이러한 경우에는 그 결과를 해석할 필요가 없다.

또한 유의미하지 않은 변수는 모델에서도 제외하는 것이 바람직하다.  예를 들어, 회귀분석을 실시했을 때 독립변수 x1, x2, x3 중에서 x3의 계수가 유의미하지 않게 나타났다면, x3의 변수를 제외하고 x1과 x2만을 가지고 다시 회귀계수를 추정할 필요가 있다.  이는  추정치를 더 정확하게 도출하기 위해 필요하다.

 

또한, X와 Y 간의 상관계수(r 값)가 유의미하지 않게 나타난 경우, x와 y 간의 중개변수나 매개변수(mediator)를 찾아내는 것도 의미가 없을 것이다. 상관관계가 유의미하지 않다면, 두 변수 간의 관계를 설명할 수 있는 추가적인 변수를 찾는 것 자체가 통계적으로 의미가 없기 때문이다.