통계에서의 t값과 p값의 차이

통계학에서 학생들이 자주 혼동하는 두 가지 용어는 t-값 과 p-값 입니다.

이러한 용어의 차이점을 이해하려면 t-test를 이해하는 것이 도움이 됩니다.

일반적으로 t-검정에는 세 가지 유형이 있습니다.

• 일표본 t-검정 : 모집단 평균이 특정 값과 같은지 여부를 검정하는 데 사용됩니다.
• 2-표본 t-검정 : 두 모집단의 평균이 동일한지 여부를 검정하는 데 사용됩니다.
• 쌍체 표본 t-검정 : 한 표본의 각 관측치가 다른 표본의 관측치와 연관될 수 있을 때 두 모집단의 평균이 동일한지 여부를 검정하는 데 사용됩니다.

각 테스트를 수행하기 위해 다음 단계를 사용합니다.

• 1단계: 귀무가설과 대립가설을 진술합니다.
• 2단계: t 값을 계산합니다.
• 3단계: t-값에 해당하는 p-값을 계산합니다.

각 테스트에서 t-값은 모집단 평균 간의 차이를 정량화하는 방법이고, p-값은 ‘표본에서 실제로 관찰한 것 이상의 절대값을 갖는 t-값을 얻을 확률’입니다. 귀무 가설이 실제로 참인 경우 데이터.

p-값이 특정 값(예: 0.05)보다 작으면 검정의 귀무 가설을 기각합니다.

각 유형의 t-검정에 대해 우리는 p-값 에 관심이 있으며 단순히 p-값을 계산하기 위한 중간 단계로 t-값을 사용합니다.

다음 예에서는 2-표본 t-검정의 t-값과 해당 p-값을 계산하고 해석하는 방법을 보여줍니다.

예: T 값과 P 값 계산 및 해석

서로 다른 두 종의 거북이의 평균 무게가 같은지 여부를 알고 싶다고 가정해 보겠습니다. 우리는 다음과 같은 가중치를 사용하여 각 개체군에서 거북이 12마리의 단순 무작위 표본을 수집합니다.

종#1 : 301, 298, 295, 297, 304, 305, 309, 298, 291, 299, 293, 304

종 #2 : 302, 309, 324, 313, 312, 310, 305, 298, 299, 300, 289, 294

이 데이터를 사용하여 2-표본 t-검정을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

1단계: 귀무가설과 대립가설을 진술합니다.

먼저 귀무가설과 대립가설을 설명하겠습니다.

• H ₀ : μ ₁ = μ ₂ (두 모집단 평균이 동일함)
• H ₁ : μ ₁ ≠ μ ₂ (두 모집단 평균이 동일하지 않음)

2단계: t 값을 계산합니다.

다음으로, 각 거북이 샘플의 가중치를 2-샘플 t-검정 계산기 에 입력하고 t-값이 -1.608761 임을 확인합니다.

3단계: p-값을 계산합니다.

또한 2-표본 t-검정 계산기를 사용하여 t-값 -1.608761에 해당하는 p-값이 0.121926 임을 알 수 있습니다.

이 p-값은 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다.

이는 두 개체군 간의 거북이 평균 체중이 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없음을 의미합니다.

p-값을 계산하기 위한 중간 단계로 t-값을 사용했다는 점에 유의하세요. p-값은 우리가 관심을 갖고 있는 실제 값이지만 먼저 t-값을 계산해야 했습니다.

추가 리소스

다음 자습서에서는 t-검정 및 p-값에 대한 추가 정보를 제공합니다.

일표본 t-검정 소개
2-표본 t 검정 소개
대응표본 t-검정 소개
t 테스트에서 P 값을 수동으로 계산하는 방법