Google 스프레드시트에서 p 값을 찾는 방법(단계별)

Google 스프레드시트에서 p-값을 계산하는 가장 쉬운 방법은 T.TEST() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 t-테스트와 관련된 p-값을 찾고 다음 구문을 사용합니다.

T.TEST(범위 1, 범위 2, 꼬리, 유형)

금:

• range1: 첫 번째 데이터 샘플
• range2: 두 번째 데이터 샘플
• tails: 테스트에 사용할 꼬리 수
  • 1: 단측(또는 “단측”) t-검정
  • 2: 양측(또는 “양측) t 테스트”
• 유형: t 테스트의 유형
  • 1: 쌍체 t-검정
  • 2: 등분산을 사용한 2-표본 t-검정
  • 3: 이분산을 사용한 2-표본 t-검정

이 함수는 t 테스트에 해당하는 p 값을 반환합니다.

다음 단계별 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

1단계: 데이터 생성

먼저, 서로 다른 두 식물종의 키를 포함하는 가짜 데이터세트를 만들어 보겠습니다.

2단계: t-검정 P 값 계산

다음으로, 두 식물 종 사이의 평균 높이가 같은지 확인하기 위해 t-테스트를 수행한다고 가정해 보겠습니다.

다음 스크린샷은 검정 p-값을 계산하는 데 사용되는 공식을 보여줍니다.

쌍을 이루는 표본 t-검정

다음 공식을 사용하여 쌍체 표본 t-검정 에 대한 p-값을 계산할 수 있습니다.

p-값은 0.1586 으로 나타났습니다. 이는 α = 0.05 이상이므로 검정의 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 두 종 사이의 평균 키가 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없습니다.

등분산을 사용한 2-표본 t-검정

다음 공식을 사용하여 등분산의 2-표본 t-검정에 대한 p-값을 계산할 수 있습니다.

p-값은 0.5300 으로 나타났습니다. 이는 α = 0.05 이상이므로 검정의 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 두 종 사이의 평균 키가 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없습니다.

이분산을 사용한 2-표본 t-검정

다음 공식을 사용하여 분산이 다른 2-표본 t-검정에 대한 p-값을 계산할 수 있습니다.

p-값은 0.5302 로 나타났습니다. 이는 α = 0.05 이상이므로 검정의 귀무가설을 기각할 수 없습니다. 두 종 사이의 평균 키가 다르다고 말할 수 있는 충분한 증거가 없습니다.

추가 리소스

P값과 통계적 유의성에 대한 설명
Google 스프레드시트에서 t-테스트를 수행하는 방법
Google 스프레드시트에서 일원 분산 분석을 수행하는 방법