t-statistic , p-value

 

t-statistic 값을 사용하여 두 집단 간의 평균 차이를 분석하고 결론을 내릴 수 있고 절대값이 클수록 두 집단 간의 평균 차이가 크다는 것을 의미한다.

1.  t-statistic 값이 크고 p-value가 유의수준보다 작은 경우
   - 이 경우, 두 집단 간의 평균 차이가 통계적으로 유의미하다는 것을 의미한다. 

2. t-statistic 값이 작거나 0에 가깝고 p-value가 유의수준보다 큰 경우
   - 이 경우, 두 집단 간의 평균 차이가 통계적으로 유의미하지 않다는 것을 의미한다.

3. t-statistic 값이 0에 가깝고 p-value가 유의수준보다 작은 경우
   - 이 경우, 두 집단 간의 평균 차이가 존재하지만, 통계적으로 유의미한지에 대해서는 추가적인 검토가 필요한다. 
4. t-statistic 값이 크거나 작은데 p-value가 유의수준보다 큰 경우:
   - 이 경우, 통계적으로 유의한 평균 차이가 존재하지만, 현재의 샘플 크기나 분산에 따라 유의수준을 충족하지 못하여 추가적인 연구나 샘플을 수집하여 결과를 검증해야 한다.




그래서 좋은 결과란 일반적으로는 t-statistic 값이 클수록 두 집단 간의 평균 차이가 크다는 것을 의미하며, p-value가 유의수준보다 낮게 나올수록 해당 평균 차이가 통계적으로 유의미하다는 것을 나타낸다.

p-value가 유의수준보다 낮게 나오면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택할 충분한 증거가 있다는 것을 의미하며, 이는 연구 결과가 통계적으로 유의미하다는 것을 나타낸다.





수치 기준

t-statistic의 크기를 해석하는 데에는 일반적인 기준이 명확하게 정해져 있지 않다. 그러나 일반적으로는 다음과 같은 대략적인 기준을 사용할 수 있다:

 

 보통은 t-statistic의 절대값이 2 이상인 경우 차이가 표준 오차의 약 두 배 이상인 것으로 해석되어 평균 차이가 중요하다고 판단될 수 있다.

t-statistic이 절대값 3 이상인 경우에는 평균 차이가 매우 크다고 판단될 수 있다.