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検定統計量からp値へ
z・t・カイ二乗・F統計量を入力すると、正確なp値が得られます — 片側／両側、α = 0.05・0.01での有意性判定つき。
検定の側
1.0000
p値
α = 0.05 で有意でないα = 0.01 で有意でない
これほど極端な結果も帰無仮説のもとで十分に起こり得ます — 5%水準では棄却しません。有意でないことは効果がないことの証拠ではありません。
p値は帰無仮説のもとでの意外さを表すもので、効果量や重要性ではありません。正確なp値を効果量・信頼区間とともに報告してください。
よくある質問
t統計量からp値を求めるには？
t検定を選び、t値と自由度（1標本または対応のある検定では n − 1）を入力し、片側／両側を選びます。計算機はt分布から正確なp値を返します。
片側と両側、どちらを使う？
ほとんどの分野で両側が標準です：どちら向きの差も検定します。片側は、データを見る前に仮説が方向を指定していた場合にのみ使い、方法の節に明記してください。
p < 0.05 は実際に何を意味しますか？
帰無仮説が真なら、あなたのデータと同等かより極端なデータが同一研究の5%未満でしか生じない、という意味です。仮説が95%正しいという意味ではなく、効果の大きさについても何も述べません。
p = 0.000 と書いてよいですか？
いいえ — p値が正確にゼロになることはありません。正確な値（p = 0.032）を報告し、その閾値以下ではAPAスタイルに従って p < .001 と記します。