세 가지 꼬리 옵션 모두
같은 z에서 양측, 왼쪽 단측, 오른쪽 단측을 얻을 수 있어 직접 반으로 나눌 필요가 없습니다.
도구 / p값 계산기
p값 계산기
Z 점수를 입력하고 단측이나 양측을 고르면, p값과 함께 통상 기준인 0.05를 통과하는지에 대한 쉬운 해석을 얻을 수 있어요.
양측: p = 2 × (1 − Φ(|z|))
값을 입력하면 결과가 보입니다
- 1
Z 점수를 입력하세요
z 검정, 비율 검정, 또는 이 사이트의 Z 점수 계산기에서 얻은 값을 씁니다.
- 2
꼬리를 고르세요
양측이 기본이며, 데이터를 보기 전에 방향을 정해 두지 않았다면 양측이 옳은 선택입니다.
- 3
p값을 읽으세요
0.05보다 작으면 관례적으로 유의하다고 합니다. 자주 쓰는 기준들에 대한 위치도 함께 표시됩니다.
이 p값 계산기를 쓰는 이유
인쇄된 Z 표에서 p값을 읽는 일은 느리고 꼬리에서는 틀리기 쉽습니다. 이 도구는 같은 조회를 정확히 해 줍니다.
꼬리에서도 정확
반올림된 표가 아니라 수치적 정규 CDF를 쓰므로, 아주 작은 p값도 쓸 만한 값으로 남습니다.
기준과의 비교
결과를 0.05, 0.01, 0.001과 비교해 어디에 놓이는지 보여 줍니다.
p값이 필요한 때
A/B 테스트 보고
비율 검정에서 나온 z 통계량을 보고용 p값으로 바꿉니다.
과제와 시험 준비
소수 네 자리를 들여다보지 않고 Z 표 조회를 확인할 수 있습니다.
연구 보고
모호한 p < 0.05 대신 정확한 p값을 보고할 수 있습니다.
p값을 구하는 방법
양측: p = 2 × (1 − Φ(|z|)) · 오른쪽: p = 1 − Φ(z) · 왼쪽: p = Φ(z)
Φ는 표준정규 누적분포함수, 즉 z의 왼쪽 면적입니다. 양측 검정은 양쪽 방향의 극단적 결과를 모두 세기 때문에 단측 면적을 두 배로 만듭니다.
p값이 알려 주는 것과 알려 주지 않는 것
- 귀무가설이 참일 때 적어도 이만큼 극단적인 데이터가 나올 확률입니다.
- 귀무가설이 참일 확률이 아닙니다.
- 효과 크기가 아주 작은데 p값만 작으면 행동에 옮길 가치가 없는 경우가 많습니다.
- 비교를 많이 하면 거짓 양성 확률이 올라가므로, 그럴 때는 기준을 조정하세요.
관련 계산기
자주 묻는 질문
Z 점수로 p값은 어떻게 계산하나요?
양측 검정에서는 절댓값 z를 넘는 면적을 양쪽 꼬리에서 취합니다.
p = 2 × (1 − Φ(|z|))
z = 1.96이면 p ≈ 0.05, z = 2.58이면 p ≈ 0.01입니다. 단측 검정은 꼬리가 하나이므로 p값이 절반입니다.
p값 0.05는 무슨 뜻인가요?
귀무가설이 참이라면, 우연만으로 적어도 이만큼 극단적인 결과가 나올 확률이 5%라는 뜻입니다.
이는 관례이며 자연법칙이 아닙니다. 0.01을 쓰는 분야도 있고, 전혀 다른 기준을 사전 등록하는 분야도 있습니다.
단측과 양측 중 무엇을 써야 하나요?
데이터를 모으기 전에 방향을 정해 두지 않았다면 양측입니다. 양측은 차이가 있는지 묻고, 단측은 특정 방향으로 차이가 있는지 묻습니다.
결과를 본 뒤 단측으로 바꾸면 실질적인 거짓 양성률이 두 배가 됩니다. 심사자가 문제를 제기하는 이유입니다.
유의하지 않은 p값은 무슨 뜻인가요?
귀무가설에 반하는 증거를 충분히 찾지 못했다는 뜻이며, 귀무가설이 참이라는 뜻은 아닙니다. 표본이 작으면 실제 효과를 놓치기 쉽습니다.
차이가 없다고 결론 내리기 전에 표본 크기가 충분했는지 확인하세요.
p값이 0이 될 수 있나요?
정확히는 아닙니다. 아주 큰 Z 점수는 부동소수점에서 0으로 반올림될 만큼 작은 p값을 만드는데, 관례적으로는 p = 0이 아니라 p < 0.001로 보고합니다.
A/B 테스트의 p값을 얻으려면?
통계적 유의성 계산기를 쓰세요. 각 안의 방문자와 전환을 입력하면 두 비율 z 검정을 실행해 p값을 바로 돌려줍니다.
입력한 숫자가 저장되나요?
아니요. 계산은 브라우저에서 이루어집니다.
새 설문 응답을 모으나요? 써 보세요: Formms 로, 짧은 링크와 QR이 있는 폼을.