통계 테스트에서 p값은 관찰된 값보다 더 극단적인 값에 도달할 수 있다는 귀무가설 하에서의 확률입니다.

일반적으로 부조리한 가설 조건을 테스트할 수 있습니다.

정규 분포에서 p값은 테스트한 극한값 위의 곡선 아래 영역에 해당합니다. 아래 표는 Z-점수(테스트된 값에서 평균을 구분하는 표준 편차 수에 해당)와 p-값 간의 대응 관계를 보여줍니다. 평균에서 벗어난 편차가 클수록 결과의 가능성이 높아져 p값이 낮아집니다.

테스트는 정규 분포를 따르는 확률 분포를 가지며, 평균에서 표준 편차를 빼고 표준 편차로 나누어 중심을 잡거나 줄일 수 있습니다.

따라서 확률 분포는 정규 분포와 동일합니다.

표준 편차의 2배에 해당하는 결과가 나올 확률을 찾으려면 위 표에서 값 2를 조회하면 됩니다.

값 2는 1.960에서 2.054 사이, 즉 p-값이 2%(0.0+0.020)에서 2.5%(0.0+0.025) 사이입니다.

결과 가능성이 없는지 평가하는 임계값은 5%이므로 이 기준에 따르면 이 테스트의 결과는 가능성이 없습니다.