Python의 t 점수에서 p 값을 찾는 방법

통계에서는 종종 가설 검정 의 결과인 특정 t-점수와 관련된 p-값을 결정하려고 합니다. 이 p-값이 특정 유의 수준보다 낮으면 가설 검정의 귀무 가설을 기각할 수 있습니다.

Python에서 t-점수와 관련된 p 값을 찾으려면 다음 구문을 사용하는 scipy.stats.t.sf() 함수를 사용할 수 있습니다.

scipy.stats.t.sf(abs(x), df)

금:

• x: 점수 t
• df: 자유도

다음 예에서는 왼쪽 검정, 오른쪽 검정 및 양측 검정에 대한 t-점수와 연관된 p-값을 찾는 방법을 보여줍니다.

왼쪽 테스트

왼쪽 가설 검정에서 t-점수 -0.77 및 df = 15 와 연관된 p-값을 찾고 싶다고 가정합니다.

 import scipy.stats

#find p-value
scipy.stats.t.sf(abs(-.77), df=15)

0.2266283049085413

p-값은 0.2266 입니다. α = 0.05의 유의 수준을 사용하면 이 p-값이 0.05 이상이므로 가설 검정의 귀무 가설을 기각하지 못할 것입니다.

올바른 테스트

우익 가설 검정에서 t-점수 1.87 및 df = 24 와 연관된 p-값을 찾고 싶다고 가정합니다.

 import scipy.stats

#find p-value
scipy.stats.t.sf(abs(1.87), df=24)

0.036865328383323424

p-값은 0.0368 입니다. α = 0.05의 유의 수준을 사용하면 이 p-값이 0.05보다 작기 때문에 가설 검정의 귀무 가설을 기각하게 됩니다.

양면 테스트

양측 가설 검정에서 t-점수 1.24 및 df = 22 와 연관된 p-값을 찾고 싶다고 가정합니다.

 import scipy.stats

#find p-value for two-tailed test
scipy.stats.t.sf(abs(1.24), df=22)*2

0.22803901531680093

이 양면 p-값을 찾으려면 단측 p-값에 2를 곱하면 됩니다.

p-값은 0.2280 입니다. α = 0.05의 유의 수준을 사용하면 이 p-값이 0.05 이상이므로 가설 검정의 귀무 가설을 기각하지 못할 것입니다.

관련 항목: 이 온라인 T-점수 대 P-값 계산기를 사용하여 p-값을 찾을 수도 있습니다.