배포 테이블을 읽는 방법 t

이 튜토리얼에서는 t-분포표를 읽고 해석하는 방법을 설명합니다.

배포 테이블은 무엇입니까?

t 분포표는 t 분포의 임계값을 나타내는 표이다. t 분포표를 사용하려면 다음 세 가지 값만 알면 됩니다.

• t 검정의 자유도
• t-검정의 꼬리 수(단측 또는 양측)
• t-검정의 알파 수준(일반적으로 선택되는 값은 0.01, 0.05, 0.10)

다음은 테이블 왼쪽에 자유도가 나열되고 테이블 상단에 알파 수준이 나열되는 t-분포 테이블의 예입니다.

t-검정을 수행할 때 t-검정 통계량을 t-분포표의 임계값과 비교할 수 있습니다. 검정 통계량이 표에 있는 임계값보다 크면 t-검정의 귀무 가설을 기각하고 검정 결과가 통계적으로 유의하다는 결론을 내릴 수 있습니다.

t-분포표를 사용하는 몇 가지 예를 검토해 보겠습니다.

분포 테이블 t 사용 예

다음 예에서는 여러 가지 시나리오에서 t-분포표를 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 #1: 평균에 대한 단측 t-검정

한 연구원이 연구 대상 20명을 모집하고 알파 수준 0.05를 사용하여 평균에 대한 단측 t-검정을 수행합니다.

질문: 단측 t-검정을 수행하고 t- 검정 통계량을 얻은 후 t를 어떤 임계 값과 비교해야 합니까?

답변: 1-표본 t-검정의 경우 자유도는 n-1 , 즉 이 경우 20-1 = 19입니다. 또한 문제는 그녀가 단측 검정을 수행하고 알파 수준 0.05를 사용하므로 t-분포표의 해당 임계값이 1.729 임을 알려줍니다.

예 #2: 평균에 대한 양측 t-검정

한 연구원이 연구 대상 18명을 모집하고 알파 수준 0.10을 사용하여 평균에 대한 양측 t-검정을 수행합니다.

질문: 양측 t-검정을 수행하고 t- 검정 통계량을 얻은 후 t를 어떤 임계 값과 비교해야 합니까?

답: 1-표본 t-검정의 경우 자유도는 n-1 , 즉 이 경우 18-1 = 17입니다. 또한 문제는 그녀가 양측 검정을 수행하고 알파 수준 0.10을 사용하므로 t-분포표의 해당 임계값이 1.74 임을 알려줍니다.

예 3: 임계값 결정

한 연구원이 표본 크기 14와 알파 수준 0.05를 사용하여 평균에 대한 양측 t-검정을 수행합니다.

질문: 귀무가설을 기각하려면 t- 검정 통계량의 절대값이 얼마여야 합니까?

답변: 1-표본 t-검정의 경우 자유도는 n-1 , 즉 이 경우 14-1 = 13입니다. 또한 문제는 그녀가 양측 검정을 수행하고 알파 수준 0.05를 사용하므로 t-분포표의 해당 임계값이 2.16 임을 알려줍니다. 이는 t 검정 통계량이 -2.16보다 작거나 2.16보다 큰 경우 귀무가설을 기각할 수 있음을 의미합니다.

예 #4: 임계값과 검정 통계량 비교

한 연구원이 표본 크기 19와 알파 수준 0.10을 사용하여 평균에 대해 직선 t-검정을 수행합니다.

질문: t- 검정 통계는 1.48로 나타났습니다. 귀무가설을 기각할 수 있나요?

답변: 1-표본 t-검정의 경우 자유도는 n-1 , 즉 이 경우 19-1 = 18입니다. 또한 문제는 그녀가 우측 검정(단측 검정)을 수행하고 알파 수준 0.10을 사용하므로 t-분포표의 해당 임계값이 1.33 임을 알려줍니다. t- 검정 통계량이 1.33보다 크기 때문에 귀무가설을 기각할 수 있습니다.

테이블 t를 사용해야 할까요, 아니면 테이블 z를 사용해야 할까요?

학생들이 자주 직면하는 문제는 특정 문제에 대한 임계값을 찾기 위해 t 분포표를 사용할지 z 테이블을 사용할지 결정하는 것입니다. 이 결정을 내리는 데 어려움을 겪는 경우 다음 순서도를 사용하여 사용해야 할 테이블을 결정할 수 있습니다.

추가 리소스

이항 분포표, 카이제곱 분포표, z 테이블 등을 포함한 임계값 테이블의 전체 목록은 이 페이지를 참조하세요.