통계에서 p- 값은 검정 된 가설이 실제 결과와 같거나 더 큰 결과를 산출 할 가능성입니다. 이는 귀무 가설이 사실로 입증되어 테스트중인 항목간에 입증 된 관계가 없음을 의미한다고 가정합니다. 가설을 테스트 할 때 p- 값을 찾는 방법에는 여러 가지가 있지만 더 쉬운 방법 중 하나는 TI-83과 같은 그래프 계산기를 사용하는 것입니다. 이러한 계산기에는 다른 중요한 데이터와 함께 p- 값을 제공하는 여러 테스트가 내장되어 있습니다.
T- 검정 사용
p- 값을 생성하는 가장 기본적인 통계 검정은 t- 검정입니다. STAT 버튼을 누른 다음 오른쪽 화살표 버튼을 두 번 눌러 TESTS 목록을 열면 TI-83 계산기의 t-test 기능에 액세스 할 수 있습니다. 거기에서 숫자 2를 누르거나 아래쪽 화살표를 한 번 눌러 "2: T-Test ..."를 강조 표시하고 ENTER 단추를 누릅니다.
T- 검정 페이지에서 입력 할 개별 데이터 포인트가있는 경우 데이터를 선택하고 표본 평균 및 표준 편차와 같은 통계 데이터가있는 경우 STATS를 선택합니다. 키패드를 사용하여 데이터 포인트 또는 통계 데이터를 입력하고 필요에 따라 아래쪽 화살표 버튼을 눌러 옵션 목록을 진행합니다. 데이터를 입력했으면 "계산"옵션을 선택하고 Enter 키를 누릅니다. 데이터가 처리 될 때까지 기다린 다음 결과에서 "p ="로 시작하는 줄을 찾으십시오. 이것은 데이터에 대한 p- 값입니다.
두 개의 샘플 T- 검정
두 데이터 그룹 간의 평균을 비교하여 두 데이터 그룹간에 통계적으로 유의 한 차이가 있는지 확인하려는 경우 대신 2- 표본 t- 검정을 사용합니다. 위와 같이 TESTS 메뉴에 액세스하되 대신 "4: 2SampTTest ..."를 선택합니다. 이전과 마찬가지로 데이터 포인트 또는 통계 데이터를 입력해야하지만 이번에는 입력 할 데이터 세트가 두 개 있습니다. 계산기에서이 두 세트는 "1"과 "2"로 번호가 지정되므로 특정 세트 또는 다른 세트의 데이터를 지정하기 위해 "n1"또는 "Sx2"와 같은 항목을 요청하는 필드가 표시됩니다. 또한 두 데이터 세트가 단순히 같지 않은지 또는 하나가 다른 데이터 세트보다 크거나 작은 결과를 산출하는 것으로 여겨지는지를 나타내는 가설을 지정해야 할 수도 있습니다.
데이터를 입력 한 후 이전과 같이 "계산"옵션을 선택합니다. 데이터가 처리 될 때까지 잠시 기다린 다음 결과에서 p- 값을 검색하십시오. 결과는 위의 단일 표본 t- 검정에서 제공 한 결과와 유사하지만 약간의 차이가 있습니다. 아마도 가장 눈에 띄는 차이점은 각 데이터 세트에서 생성 된 데이터가 있다는 것입니다. 전체 데이터에는 화면 하단을 넘어서 스크롤해야하는 추가 항목도 있습니다. 접속하다. 그러나 전체 p- 값은 여전히 화면 상단에 있습니다.
Z- 검정
Z- 검정은 p- 값을 계산하기위한 또 다른 옵션입니다. z- 검정과 t- 검정의 주요 차이점은 z- 검정의 데이터가 사용자 제공 데이터를 기반으로 한 분포 대신 정규 분포를 따른다는 것입니다. 결과적으로 이미 정규 분포를 기반으로 한 비율이 있다고 가정하기 때문에 z- 검정을 사용할 때 입력 할 데이터가 훨씬 적습니다. Z- 테스트는 t- 테스트와 동일한 TESTS 메뉴에 있지만 "5: 1-PropZTest ..."또는 "6: 2-PropZTest ..."는 한 데이터 그룹의 비율을 테스트하는지 또는 차이를 찾는 지에 따라 다릅니다. 두 그룹 사이.
해당 t- 검정에 입력하는 것과 유사한 테스트에 대해 요청 된 통계 데이터를 입력합니다. 정규 분포를 가정하기 때문에 데이터 포인트를 입력 할 수있는 옵션이 없다는 것을 알 수 있습니다. "계산"을 선택하여 데이터를 처리 한 다음 결과를 확인하십시오. 이름에 p가있는 항목이 여러 개 표시 될 수 있지만 "p ="라는 행은 여전히 하나뿐입니다. 이것이 당신의 p- 값입니다.