이 계산기는?
P-value(유의확률)는 귀무가설이 참일 때, 현재 관측된 결과보다 더 극단적인 결과가 나올 확률을 의미합니다.
보통 P-value가 0.05(5%)보다 작으면 귀무가설을 기각하고, 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 판단합니다.
Z-값 (Z-score) 공식:
Z = (x - μ) / σ
T-값 (T-score) 공식:
t = (x̄ - μ) / (s / √n)
이 계산기는 이미 계산된 검정 통계량(Z-값 또는 T-값)을 사용하여 P-value를 정확하게 계산해줍니다.
사용 공식:
P-value = 2 * (1 - Φ(|Z|))입력 변수 설명
Z-값 (Z-score)
표준화된 정규분포 상의 위치 값입니다. 표본 크기가 크거나(n > 30), 모집단의 분산을 알고 있을 때 사용되는 통계량입니다.
T-값 (T-score)
T-분포 상의 위치 값입니다. 표본 크기가 작고(n < 30), 모집단의 분산을 모를 때 사용되는 통계량입니다.
자유도 (df)
T-분포의 형태를 결정하는 파라미터입니다. 단일 표본 검정에서는 보통 Sample Size - 1 (n-1)을 사용합니다.
활용 예시
- Z = 1.96일 때 양측 검정 P-value ≈ 0.05
- T = 2.228, 자유도 10일 때 양측 검정 P-value ≈ 0.05
- 데이터 분석 결과 T값이 3.5가 나왔을 때 유의성 확인
💡 팁: 단측 검정(One-tailed)은 변화의 방향이 명확할 때(예: 신약이 기존 약보다 효과가 '좋다') 사용하고, 양측 검정(Two-tailed)은 차이의 유무만 알고 싶을 때(예: 두 약의 효과가 '다르다') 사용합니다. 일반적으로 양측 검정을 기본으로 합니다.
💡 자주 묻는 질문
Q언제 Z-test를 쓰고 언제 T-test를 쓰나요?
A
표본 수가 충분히 크거나(n > 30) 모집단의 표준편차를 정확히 알고 있다면 Z-test를 사용합니다. 하지만 현실적인 실험 데이터는 표본 수가 작고 모표준편차를 모르는 경우가 많아 T-test를 주로 사용합니다.
QP-value < 0.05가 절대적인 기준인가요?
A
통상적으로 0.05를 사용하지만, 연구 분야나 중요도에 따라 0.01(1%) 또는 0.001(0.1%) 등 더 엄격한 기준을 적용하기도 합니다.
Q자유도(Degrees of Freedom)란?
A
통계적 추정을 할 때 자유롭게 값을 취할 수 있는 데이터의 개수입니다. T-test에서 자유도는 분포의 꼬리 두께를 결정하며, 자유도가 클수록 정규분포(Z)에 가까워집니다.
왜 이 계산기가 필요한가요?
복잡한 수식을 직접 계산하는 것은 시간이 걸리고 실수가 발생하기 쉽습니다. LabMate의 결정론적 엔진은 검증된 알고리즘을 통해 0.0000000001의 오차도 없는 정확한 결과를 보장합니다.