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##  본 Q&A는 과거 운영사이트(snscon.com) Q&A에서 좋은 질문에 대한 답변을 학습 목적으로 재정리하셔 업로드한 것입니다. ##
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Q. 생물학을 전공해서 통계에 대한 지식이 없어서 고생하고 있었는데, 데이터캠퍼스의 강의가 많은 도움이 되고 있습니다.
질문이 있어서 이렇게 게시판에 올립니다.

교차분석시 chi-square에서 나온 p-vlaue와 Fisher's exact test에서 나온 값 중 어는 것을 선택해야 하는지 잘 몰라서 문의 드립니다.
우선 제가 분석하는 샘플 수는 총 30명(case 15명, control 15명)입니다.
분석결과 아래와 같은 결과를 확인하였습니다. 이경우 어떻게 해석하는 것이 좋은지요?

Odds ratio (95% confidence interval) 값은 5.6875(0.9388-34.4581)
chi-square는 3.970, chi-square p-vlaue는 0.046입니다.
Fisher's exact test의 p-value 에서 1-sided를 사용해야 하는지 2-sided 를 사용해야 하는지 잘 모르겠습니다.
제가 알기로는 제가 하는 통계의 경우 Fisher's exact test (2-sided)를 사용한다고 하는데 p-value가 0.109으로 확인 되었습니다. 이 값은 유의성 없게 나와서 어떤것을 사용해야 되는지 궁금합니다.  

A. 우선 유의수준 0.05에서는 '차이가 없다'고 판단됩니다. 왜냐하면 2X2 교차분석에서는 Fisher's 정확한 검증이 더 계산이 정확하기 때문에 주로 이를 근거로 합니다.(2개의 집단군과 2개의 경우집단으로 구성되었다는 조건 하에.. 만약 경우집단이 3개 이상이라면 pearson의 값을 봅니다). 다만 여기서 단지 유의수준이 0.05보다 크기 때문에 차이가 없다고 극단적으로 단정하는 것은 조심스러운 통계적 접근이 아닙니다.

1. 일단 오즈비의 신뢰구간이 0.9388~34.4581로 나타났다는 것은 하한이 거의 1에 가까우므로 통제집단에 비해서 실험집단이 유의하게 높지는 않지만(왜냐면 하한이 1.0보다 커야 합니다). 거의 0.9388로서 1에 가깝습니다.

2. 그리고 유의확률도 매우 작습니다. 또한 피어슨의 기준으로는 유의하게 나타났습니다.

3. 만약 케이스수를 늘려서 유사한 응답분포를 보였다면 유의한 차이가 나타날 가능성이 높습니다.

4. 그리고 양쪽(two-sided)을 봐야할지, 한쪽(one-sided)를 봐야할지는 연구가설에 따라 다릅니다. 단지 가설이 '두 집단이 차이가 있다'는  것이라면 양쪽을, 반면 '통제집단에 비해 실험집단이 높다'는 것이면 한쪽을 봅니다. 이는 연구자의 몫입니다.

전반적으로 종합해 볼 때, 단순한 통계적용으로서는 차이가 없다고 할 수 있지만, 오즈비, 유의확률, 케이스 수, 가설의 형태 등을 고려해 볼 때 차이가 있을 확률이 더 높습니다.
통계는 단순히 차이가 있다-없다, 관계가 있다-없다, 영향을 미친다-미치지 않는다는 단순한 논리로 구분되어 해석하면 안됩니다. 통계란 것이 '확률'을 기초로 하고 있기 때문에 그 '가능성'은 정도로 파악해야 하며, 특히나 그 근거가 되는 통계량이 애매한 수준이라면, 유의하지 않더라도 '주목해야 할 변수'로 충분히 언급하는 것이 좋습니다.