p값 계산기 — z 검정
표본평균을 귀무가설과 비교해 p값과 z 통계량, 단측과 양측 검정 결과를 모두 계산합니다.
공식 및 출처 업데이트 · 데이터 출처 · 1알고리즘, 상수 및 기본 입력 보기 (JSON)
이 계산기 정보
p값은 귀무가설이 참이라고 가정했을 때 이 정도로 극단적인 결과가 나올 확률입니다. 귀무가설이 맞을 확률이 아니며, 효과가 얼마나 큰지에 대해서도 알려 주지 않습니다. 이 계산기는 모집단 표준편차를 알고 있거나 표본이 충분히 클 때 쓰는 z 검정을 사용합니다.
계산 예시
아래 기본값으로 계산한 결과
표본평균 102 · 가설 평균 100 · 표준편차 15 · 표본 크기 30 · 검정 유형 양측 검정 · 대립가설 방향 (단측 검정에만 적용) 평균이 더 큼 p값 0.4652 · z 통계량 0.730 · 단측 p값 0.2326 · 양측 p값 0.4652 · 표준오차 2.7386 유의하지 않음
계산 방식과 전제
z = (x − m0) ÷ (s ÷ √(n)); p_upper = 1 − Φ(z); p_lower = Φ(z); p_two = 2 × [1 − Φ(|z|)]; Φ(z) = 0.5 × [1 + erf(z ÷ √(2))] p값은 귀무가설이 참이라고 가정했을 때 이 정도로 극단적인 결과가 나올 확률입니다. 귀무가설이 맞을 확률이 아니며, 효과가 얼마나 큰지에 대해서도 알려 주지 않습니다. 이 계산기는 모집단 표준편차를 알고 있거나 표본이 충분히 클 때 쓰는 z 검정을 사용합니다.
데이터 출처
면책 고지
이 계산기는 일반적인 수학 결과를 제공합니다. 학습, 계획, 개략 산정에 적합하며, 채점되는 과제나 발표할 수치, 금전적 약정에 들어가는 값은 반드시 검증하십시오.
구현 출처
이 기록은 이 페이지의 구현을 설명하며 독립적인 검증을 의미하지 않습니다. 외부 자료는 명시된 공식이나 정의만 뒷받침합니다. 추정과 자체 규칙에는 각각의 가정이 있습니다.
자주 묻는 질문
p값 계산기 — z 검정에는 어떤 계산식이 사용되나요?
계산식: z = (x − m0) ÷ (s ÷ √(n)); p_upper = 1 − Φ(z); p_lower = Φ(z); p_two = 2 × [1 − Φ(|z|)]; Φ(z) = 0.5 × [1 + erf(z ÷ √(2))]
p값 계산기 — z 검정의 입력과 범위는 무엇인가요?
각 필드의 단위를 사용하세요. 표시 범위는 양식의 제한이며 권장값이 아닙니다. 표본평균: -1,000,000–1,000,000; 가설 평균: -1,000,000–1,000,000; 표준편차: 0.0001–1,000,000; 표본 크기: 2–10,000,000 z = (x − m0) ÷ (s ÷ √(n)); p_upper = 1 − Φ(z); p_lower = Φ(z); p_two = 2 × [1 − Φ(|z|)]; Φ(z) = 0.5 × [1 + erf(z ÷ √(2))] p값은 귀무가설이 참이라고 가정했을 때 이 정도로 극단적인 결과가 나올 확률입니다. 귀무가설이 맞을 확률이 아니며, 효과가 얼마나 큰지에 대해서도 알려 주지 않습니다. 이 계산기는 모집단 표준편차를 알고 있거나 표본이 충분히 클 때 쓰는 z 검정을 사용합니다.
표본평균 = 102; 가설 평균 = 100의 전체 계산 예시는 무엇인가요?
입력: 표본평균 = 102; 가설 평균 = 100; 표준편차 = 15; 표본 크기 = 30; 검정 유형 = 양측 검정; 대립가설 방향 (단측 검정에만 적용) = 평균이 더 큼. 계산: z = (x − m0) ÷ (s ÷ √(n)); p_upper = 1 − Φ(z); p_lower = Φ(z); p_two = 2 × [1 − Φ(|z|)]; Φ(z) = 0.5 × [1 + erf(z ÷ √(2))]. 결과: p값 = 0.4652; z 통계량 = 0.730; 단측 p값 = 0.2326; 양측 p값 = 0.4652; 표준오차 = 2.7386.