P-값 계산기 Z 또는 t 검정 통계량에서 일측검정 및 양측검정 옵션을 사용하여 P-값을 계산합니다.
P-값 계산기
Z 또는 t 검정 통계량에서 일측검정 및 양측검정 옵션을 사용하여 P-값을 계산합니다.
테스트 유형 선택
Z-검정 또는 t-검정을 선택하고 꼬리 유형을 설정합니다.
검정 통계 입력
Z 또는 t 통계량(및 자유도)을 입력하세요(t-검정의 경우).
P-값 보기
P-값, 유의성 결정 및 H₀를 거부할지 여부를 확인합니다.
What Is P-값 계산기?
P-Value 계산기는 관측된 결과가 최소한으로 나타날 확률을 결정하며, 이는 무효 가설이 참인 경우에 가정합니다. 대규모 샘플 또는 알려진 인구 분산의 Z-검정과 작은 샘플에서 알려지지 않은 분산의 t-검정을 모두 지원하며, 두 꼬리, 왼쪽 꼬리 및 오른쪽 꼬리 테스트를 위한 옵션을 제공합니다. 계산기는 p-값을 선택한 유의 수준(α)과 비교하여 무효 가설을 거부할지 여부를 결정합니다. 통계학에서 가설 검정에 대한 p-값 이해는 기본적입니다.
Why Use P-값 계산기?
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Z-검정과 t-검정 계산을 모두 지원함
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일측 검정과 이측 검정 옵션 제공
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여러 유의수준(0.01, 0.05, 0.10) 지원
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명확한 결정 출력: H₀를 거부하거나 기각
Common Use Cases
학술 연구
실험 결과가 통계적으로 유의한지 여부를 판단합니다.
A/B 테스트
변형 간 차이가 유의한지 평가합니다.
품질 관리
공정이 사양 매개변수를 충족하는지 테스트합니다.
통계학 교과과정
가설 검정 문제를 클래스용으로 해결합니다.
Technical Guide
Z-검정의 경우, p-값은 표준 정규 분포 누적 분포 함수(CDF)로부터 계산됩니다. 두 꼬리: p = 2 × (1 - Φ(|Z|)). 왼쪽 꼬리: p = Φ(Z). 오른쪽 꼬리: p = 1 - Φ(Z). t-검정의 경우, 지정된 자유도와 함께 t-분포 누적 분포 함수를 사용합니다. 큰 df(≥30)의 경우, t-분포는 정규 분포에 접근합니다. CDF는 chi-square 분포에 대한 Wilson-Hilferty 근사법을 사용하여 계산되며, 이는 좋은 정확성을 제공합니다. 통계적으로 유의한 것은 p와 α를 비교함으로써 결정됩니다: p < α인 경우, H₀를 거부합니다.
Tips & Best Practices
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1p < 0.05는 귀무 가설이 거짓임을 의미하지 않음 - 데이터가 H₀ 하에서 불가능하다는 것을 의미함
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2작은 P-값은 귀무 가설에 대한 강한 증거를 나타냄
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3양측 검정은 일측 검정보다 보수적임
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4검정을 수행하기 전에 항상 알파 수준을 지정하여 편향을 피하세요
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5통계적으로 유의함은 실제로 의미 있는 것을 뜻하지 않음
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🔢 Math & CalculatorsFrequently Asked Questions
Q P-값이 무엇인가?
Q 어떤 P-값을 유의하다고 간주하는가?
Q 일측 검정과 양측 검정을 언제 사용해야 하는가?
Q Z-검정과 t-검정의 차이는 무엇인가?
Q P-값이 정확히 0일 수 있는가?
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