検定統計量のp値を見つけるには、次のようにします。適切な分布（この場合は標準正規（Z-）分布）で検定統計量を調べます（次のZ表を参照）。 Zが検定統計量を超えている（より極端である）確率を見つけます。結果はp値です。

両側検定のP値は何ですか？ 2 -尾のp -値であるP> | T |。だから、一次元尾仮説の方向に応じて、そのP -値のいずれかである0.5 *（2 -尾のp -値）、または1-0.5 *（2 -尾のp -値）検定統計量を対称ゼロの周りに分布している場合。

これに関して、どのP値が重要ですか？

0.05未満（通常は0.05以下）のp値は統計的に有意です。 0.05（> 0.05）より高いp値は統計的に有意ではなく、帰無仮説に対する弱い証拠を示します。これは、帰無仮説を棄却できず、対立仮説を受け入れることができないことを意味します。

p値が小さいのに帰無仮説を棄却するのはなぜですか？

帰無仮説検定の重要なステップは、帰無仮説が真である場合にサンプル結果の尤度を見つけることです。この確率はp値と呼ばれます。帰無仮説は、帰無仮説の拒絶に真とリードした場合のサンプル結果はそうであろうと、低いp値手段。