P 값 0.000을 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

카이제곱 검정, 모집단 평균 검정, 모집단 비율 검정, 선형 회귀 또는 기타 검정 등 통계 검정을 실행할 때 이 시험의 결과 p-값에 관심이 있는 경우가 많습니다.

p-값은 단순히 귀무 가설을 뒷받침하는 증거의 강도를 알려줍니다.

p-값이 유의 수준보다 작으면 귀무 가설을 기각합니다.

따라서 p-값이 0.000이 되면 이를 유의 수준과 비교해야 합니다. 일반적인 유의 수준에는 0.1, 0.05, 0.01이 포함됩니다.

0.000은 이러한 모든 유의 수준보다 작으므로 각 경우에 귀무 가설을 기각합니다.

이해를 돕기 위해 예제를 살펴보겠습니다.

예: P-값 0.000 얻기

한 공장에서는 각각의 무게가 200파운드인 타이어를 생산한다고 주장합니다.

감사인이 들어와 평균 타이어 무게가 200파운드가 아니라는 대립 가설에 대해 평균 타이어 무게가 200파운드라는 귀무 가설을 수준 유의성 0.05를 사용하여 검정합니다.

귀무가설(H0): μ = 200

대립 가설: (Ha): μ ≠ 200

평균에 대한 가설을 검정할 때 감사자는 0.000의 p-값을 얻습니다.

p-값 0.000은 유의 수준 0.05보다 작으므로 감사자는 귀무 가설을 기각합니다.

따라서 그는 타이어의 실제 평균 무게가 200파운드가 아니라고 주장할 수 있는 충분한 증거가 있다고 결론지었습니다.

P 값이 0.000이라는 것은 무엇을 의미합니까?

Microsoft Excel, TI-84 계산기, SPSS 또는 기타 소프트웨어를 사용하여 통계 테스트의 p-값을 계산하는 경우 p-값은 정확히 0.000이 아닌 0, 000000000023과 같이 매우 작은 경우가 많습니다.

그러나 대부분의 소프트웨어는 소수점 세 자리만 표시하므로 p-값이 0.000으로 표시됩니다.

결론

0.1, 0.05 또는 0.01의 유의 수준(또는 0.000보다 큰 유의 수준)을 사용하여 통계 검정을 수행하고 p-값 0.000을 얻는 경우 귀무 가설을 기각합니다.

관련 P값과 통계적 유의성에 대한 설명