t값보고 p값 계산하는 법

 

흔히들

 

회귀분석이나 t-test에 나와 있는 t값을 보고 유의한지 아닌지를 바로 맞추는 분들이 있는걸 보고 깜짝 놀라는 분들이 있을거에요

 

사실 t값은 1.96이 넘으면 p값이 .05보다 낮아요

그래서 .05보다 낮으면 유의하다고 볼 수 있어요

 

 

그래서 이번시간에는 t값을 보고 바로 p값을 계산하는 방법에 대해서 알아보도록 할게요

 

이번 포스팅을 솔직히 많은 사람들이 궁금해 하진 않을거지만 가끔가다 이게 죽어도 궁금한데 못찾을 사람은 있을거니 저는 올려놓을거에요

 

기본적으로 t분포는 z분포와 거의 유사하기 때문에 z분포 표를 눈으로 보면서 눈빠지게 찾는 방법이 있어요 예를 들면 t값이 1.96으로 나왔으면

 

 

이렇게 선을 그어서 해당 값을 찾아낸다음에 우리가 흔히 사용하는 p값은 양측검증이라는 방식이여어서 2를 곱해요 그럼 1.96의 p값은 .05로 나오는 거죠

 

 

 

맞아요 이렇게 하면 블로그 볼이유가 없죠 그냥 집에 있는 통계책 아무거나 집어든 다음에 뒤에 있는 부록 펼치면 다나와 있는 표를 보면서 돋보기 들고 시간만 죽이면 되니깐요

 

요즘에는 사실

 

z값을 계산하는 사이트를 찾아서 z값 입력란에다가 t값을 입력하고 계산하면 되요

 

 

https://www.socscistatistics.com/pvalues/normaldistribution.aspx

 

위 링크로 가서

 

Z score에 숫자만 입력하고 밑에 Calculate 버튼만 누르면 되요

 

Significance Level:은 유의수준인데 보통 논문은에선 .05수준에서 다 해결보니깐 건드릴 필요 없고

One-tailed or two-tailed hypothesis?:는

Two-tailed인 양측검정으로 하는게 일반적이에요

 

 

 

 

F값의 경우에는 t분포와 다르니깐 여기에선 언급할 필요는 없어요

F값은 독립변수의 수에 따라 분포가 바뀌게 되어버리니 자유도까지 매번 알아야해요

 

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