가설검정 계산기 (z와 t)

표준편차가 지금 검정하는 바로 그 표본에서 나왔다면 t 검정을 쓰세요. 거의 언제나 그렇습니다. z는 표준편차가 정말로 사전에 모집단 전체에 대해 알려져 있을 때, 즉 같은 측정의 오랜 이력에서 왔고 이번 관측에서 오지 않았을 때만 쓰세요.

이것이 가장 크게 작용하는 곳은 작은 표본입니다. 통계량이 같은 2,10이고 양측검정일 때, 관측이 다섯이면 t는 0,1037을, 정규는 0,0357을 줍니다. 5%에서 한쪽은 발견이라 부르고 다른 쪽은 부르지 않습니다. 둘이 일치하는 것은 스무 관측쯤부터이고, 백에서도 여전히 소수 셋째 자리에서 다릅니다.

기준값이 참평균인 세계에서, 당신 것만큼 이상의 차이가 우연만으로 나타날 빈도입니다. 그 이상은 아닙니다.

기준값이 참일 확률도 아니고, 당신의 결과가 요행이었을 확률도 아닙니다. 두 해석 모두 흔하고 둘 다 틀렸습니다. 계산이 기준값을 참이라고 가정하는 데서 시작하기 때문에, 그 가정이 얼마나 그럴듯했는지는 결코 말해 줄 수 없습니다.

검정이 재는 것은 얼마나 잘 쟀는지이지 차이가 얼마나 큰지가 아니기 때문입니다. 표준오차는 관측 수의 제곱근에 따라 줄어들므로, 표본이 커질 때마다 같은 차이가 더 큰 통계량을 만듭니다.

표준편차 4분의 1의 차이는 관측 열 개에서 0,4495, 예순 개에서 0,0576, 백 개에서 0,0141, 이백 개에서 0,0005를 줍니다. 차이는 한 번도 변하지 않았습니다. 그래서 이 페이지는 표준편차로 센 차이의 크기를 답 옆에 둡니다.

있습니다. 큰 표본에서는 늘 일어납니다. 유의하다는 것은 그 차이를 우연으로 설명하기 어렵다는 뜻이지, 조치를 취할 만큼 크다는 뜻이 아닙니다.

혈압을 백분의 일 포인트 낮추는 약은 충분히 많은 사람에게 시험하면 유의해지고, 어느 쪽이든 쓸모없습니다. 차이의 크기를 먼저 읽고 p값은 그다음에 읽으세요.

5%는 대부분의 분야에서 관례이지만 관례일 뿐 법이 아니며, 데이터를 본 뒤가 아니라 보기 전에 골라야 합니다.

허위 경보가 비쌀 때, 이를테면 되돌리기 어려운 결정에서는 낮추세요. 진짜 효과를 놓치는 것이 더 나쁜 잘못일 때, 이를테면 나중에 다시 확인할 값싼 선별 단계에서는 높이세요.

허용치 전부를 한쪽에 몰아 둡니다. 그래서 당신이 지정한 방향의 차이를 선언하는 데 필요한 증거가 줄고, 반대 방향으로는 아예 선언하지 않습니다.

이것은 보기 전에 방향을 지정했을 때만 성립합니다. 평균이 마침 높게 나왔다는 이유로 높은 쪽만 검정하는 것은 동전 던지기를 발견으로 둔갑시키는 가장 오래된 방법이고, 당신이 감수하고 있다고 여기는 허위 경보율을 두 배로 만듭니다.