例1：両側t検定、t = 2.0、df = 10
検定統計量: 2; 自由度（t検定およびカイ二乗検定用）: 10; 検定の種類: 両側
P値: 0.05
P値計算機
統計0.0(0)
帰無仮説が真であると仮定した場合に、計算されたものと同等かそれ以上に極端な検定統計量を観察する確率を計算します。
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使い方
数ステップで使えます
入力を順に確認し、1つのシナリオだけに頼らず結果を比較してください。
ステップ 1
検定統計量, 自由度（t検定およびカイ二乗検定用）, 検定の種類 → P値
使用例
シナリオ確認
自分の値を試す前に、これらの例で計算機の動作を確認してください。
例2：片側（右側）t検定、t = 1.5、df = 20
検定統計量: 1.5; 自由度（t検定およびカイ二乗検定用）: 20; 検定の種類: 片側（右側）
P値: 0.025
例3：片側（左側）t検定、t = -2.5、df = 15
検定統計量: -2.5; 自由度（t検定およびカイ二乗検定用）: 15; 検定の種類: 片側（左側）
P値: 0.025
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