영어에서 Significance level 을 사용하는 예와 한국어로 번역
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Significance level.
Usually, you choose the significance level before you analyze the data.
일반적으로 데이터를 분석하기 전에 유의 수준을 선택합니다.Mean separation was done using Least Significant Difference(LSD) at 5% significance level.
The significance level, α.
Two medians are significantly different at the 5% significance level if their intervals do not overlap.
두 중앙값은 구간이 겹치지 않는 경우 5% 유의수준에서 현저히 다릅니다.A significance level of P<0.05 was used for all tests.
P <0.05의 유의 한 수준이 모든 검사에 사용되었다.If the p-value for the multiple comparisons test is less than your significance level, at least one pair of intervals does not overlap.
다중 비교 검정에 대한 p-값이 유의 수준보다 작으면 하나 이상의 구간 쌍이 겹치지 않습니다.A significance level of 0.05 indicates a 5% risk of concluding that a difference exists when there is no actual difference.
의 유의 수준은 실제로 차이가 존재할 때 차이가 존재하지 않는다는 결론을 내릴 위험이 5%라는 것을 나타냅니다.This decision is often made using the p-value:if the p-value is less than the significance level, then the null hypothesis is rejected.
이 결정은 종종 p-값을 사용하여 이루어지는데:만약 p-값이 유의미한 수준 미만이라면, 상기 귀무가설은 거부된다.The manager selects a significance level 0.05, which is the most commonly used significance level. .
관리자는 가장 일반적으로 사용되는 유의 수준인 0.05를 선택합니다.For example, the output of an ANOVA calculation often includes data for the F statistic, F probability, and F critical value at the 0.05 significance level.
예를 들어 ANOVA의 계산 결과는 종종 0.05 유의 수준에서 F 통계량, F 확률 및 F 임계값에 대한 데이터를 포함합니다.And what's the probability-or significance level- of finding it if the variables are(perfectly) independent in the entire population?
그리고 변수가 전체 인구에서 (완벽하게) 독립적 인 경우 그것을 찾는 확률 -또는 중요성 수준은 무엇입니까?In terms of our medication example,if the value of the calculated F-statistic is more than the F-critical value(for a specific α/significance level), then we reject the null hypothesis and can say that the treatment had a significant effect.
우리의 약물 예의 관점에서,계산 된 F-통계의 값이 F 임계 값 (특정 α / 유의 수준)보다 큰 경우, 우리는 null 가설을 거부하고 치료가 상당한 영향을 미쳤다고 말할 수 있습니다.A significance level of 0.25 indicates a 25% risk of concluding that the models are the same when one model fits the data better.
의 유의 수준은 한 모형이 데이터를 더 잘 적합하는데 모형이 동일하다는 결론을 내릴 위험이 25%라는 것을 나타냅니다.If the p-value is less than the significance level, you know that the test statistic fell into one of the critical regions, but which one?
결과를 해석하려면 p-값을 유의 수준과 비교하기만 하면 됩니다. p-값이 The significance level of a test or result relates traditionally to a frequentist statistical hypothesis testing concept.
검사 또는 결과의 유의미한 수준은 전통적으로 빈도주의적 통계학적 검증 개념 (frequentist statistical hypothesis testing concept)과 관련이 있다.The scientist chooses a significance level of 0.001 to be more certain that any significant difference in symptoms does exist.
A significance level of 0.05 indicates a 5% risk of concluding that the data do not follow a normal distribution when the data do follow a normal distribution.
의 유의 수준은 데이터가 정규 분포를 따르는데 정규 분포를 따르지 않는다는 결론을 내릴 위험이 5%라는 것을 나타냅니다.In Minitab, you can choose the significance level by specifying the confidence level, because the significance level equals 1 minus the confidence level. .
유의 수준이 1 - 신뢰 수준과 같기 때문에 Minitab에서는 신뢰 수준을 사용하여 A commonly used significance level in A/B testing is 5%, which corresponds to a confidence level of 95%(confidence level= 100%- significance level).
A/B 테스트에서 일반적으로 사용되는 유의 수준은 5%이며 이는 95% 신뢰 수준에 해당합니다(신뢰 수준 = 100% - Because the marketer selected the significance level before the test is designed and the population standard deviation can't be impacted, the only"controllable" factor is the sample size.
테스트를 설계하기 전에 마케터가 유의 수준을 선택했고, 모집단 표준 편차는 영향을 받을 수 없기 때문에 유일한 "통제 가능" 요소는 샘플 크기입니다.In our case our p-value is 0.001(which is smaller than any level of significance that we will choose).
In our case our p-value is practically 0(which is smaller than any level of significance that we will choose).
우리의 경우 p-값은 실질적으로 0입니다 (이는 우리가 선택할 수있는 중요성의 수준보다 작습니다).
