P 値 0.000 を解釈する方法は次のとおりです。

カイ二乗検定、母平均検定、母比率検定、線形回帰、またはその他の検定のいずれであっても、統計検定を実行するときは、多くの場合、この試行の結果として得られる p 値に関心があります。

p 値は、帰無仮説を裏付ける証拠の強さを単に示します。

p 値が有意水準より小さい場合、帰無仮説は棄却されます。

したがって、p 値 0.000 を取得したら、それを有意水準と比較する必要があります。一般的な有意水準には、0.1、0.05、0.01 などがあります。

0.000 はこれらすべての有意水準より小さいため、それぞれの場合で帰無仮説を棄却します。

わかりやすくするために例を見てみましょう。

例: P 値 0.000 の取得

ある工場では、1 本あたり 200 ポンドの重さのタイヤを製造していると主張しています。

監査人がやって来て、タイヤの平均重量は 200 ポンドであるという帰無仮説を、タイヤの平均重量は 200 ポンドではないという対立仮説に対して、有意水準 0.05 を使用して検定します。

帰無仮説 (H0): μ = 200

対立仮説: (Ha): μ ≠ 200

平均について仮説を検定する場合、監査人は 0.000 の p 値を取得します。

p 値 0.000 は有意水準 0.05 より小さいため、監査人は帰無仮説を棄却します。

したがって、タイヤの真の平均重量は 200 ポンドではないと主張する十分な証拠があると彼は結論付けています。

P 値 0.000 は何を意味しますか?

Microsoft Excel、TI-84 計算機、SPSS、またはその他のソフトウェアを使用して統計検定の p 値を計算する場合、多くの場合、p 値は正確に 0.000 ではなく、0, 000000000023 のような非常に小さな値になります。

ただし、ほとんどのソフトウェアでは小数点以下 3 桁しか表示されないため、p 値は 0.000 と表示されます。

結論

有意水準 0.1、0.05、または 0.01 (または 0.000 を超える有意水準) を使用して統計検定を実行し、p 値 0.000 が得られた場合は、帰無仮説を棄却します。

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