0.001 미만의 p-값을 해석하는 방법(예제 포함)

검정 가설은 모집단 모수 에 대한 가설이 참인지 여부를 검정하는 데 사용됩니다.

가설 검정을 수행할 때마다 항상 귀무 가설과 대립 가설을 정의합니다.

• 귀무가설(H ₀ ): 표본 데이터는 우연히 얻은 것입니다.
• 대립 가설( _HA ): 표본 데이터는 무작위가 아닌 원인의 영향을 받습니다.

가설 검정의 p-값이 특정 유의 수준(예: α = 0.001)보다 낮으면 귀무 가설을 기각하고 대립 가설이 참이라고 말할 수 있는 충분한 증거가 있다고 결론을 내릴 수 있습니다.

p-값이 0.001보다 작지 않으면 귀무 가설을 기각하지 못하고 대립 가설이 참이라고 말할 충분한 증거가 없다고 결론을 내릴 수 있습니다.

다음 예에서는 0.001보다 작은 p-값을 해석하는 방법과 실제로 0.001보다 큰 p-값을 해석하는 방법을 설명합니다.

예: 0.001보다 작은 P 값 해석

한 공장에서 평균 무게가 2온스인 배터리를 생산한다고 가정해 보겠습니다.

감사자가 들어와서 평균 무게가 2온스가 아니라는 대립 가설에 대해 배터리의 평균 무게가 2온스라는 귀무 가설을 유의 수준 0.001을 사용하여 검정합니다.

귀무가설(H ₀ ): μ = 2온스

대립 가설: ( _HA ): μ ≠ 2온스

감사자는 평균에 대한 가설 검정을 수행하고 p-값 0.0006 에 도달합니다.

p-값 0.0006 은 유의 수준 0.01 보다 작으므로 감사자는 귀무 가설을 기각합니다.

그는 이 공장에서 생산된 배터리의 실제 평균 무게가 2온스가 아니라고 말할 수 있는 충분한 증거가 있다고 결론지었습니다.

예: 0.001보다 큰 P 값 해석

작물이 성장 기간 동안 평균 40인치 자란다고 가정해 보겠습니다.

그러나 한 농업경제학자는 특정 비료를 사용하면 이 작물이 평균 40인치 이상 자라게 될 것이라고 추정합니다.

이를 테스트하기 위해 그녀는 성장 기간 동안 특정 밭의 무작위 작물 샘플 에 비료를 적용했습니다.

그런 다음 그녀는 다음 가설을 사용하여 가설 검정을 수행합니다.

귀무 가설(H ₀ ): μ = 40인치(비료는 평균 성장에 영향을 미치지 않습니다)

대립 가설: ( _HA ): μ > 40인치(비료는 평균 성장을 증가시킵니다)

평균에 대한 가설 검정을 수행한 후 과학자는 0.3488 의 p-값을 얻습니다.

p-값 0.3488 이 유의 수준 0.001 보다 크기 때문에 과학자는 귀무 가설을 기각할 수 없습니다.

그녀는 비료가 평균 작물 성장을 증가시킨다고 말할 수 있는 증거가 충분하지 않다고 결론지었습니다.

추가 리소스

다음 자습서에서는 p-값 및 가설 검정에 대한 추가 정보를 제공합니다.

P값과 통계적 유의성에 대한 설명
통계에서의 T값과 P값의 차이
P 값 대 알파: 차이점이 무엇인가요?