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P-value 의 의미는 Null Hypothesis 를 기각하였을때 갖게되는 위험 수준을 의미하며 통상적으로 P-value 가 0.05 이하일 경우에 Null Hypothesis 를 기각하게 됩니다. ( 이는 일반적으로 그렇다는 것이고 기각할 것이냐 아니냐는 상황에 따라 달라 질 수 있습니다. ) P-vlaue 4.23073E-6 는 충분히 작은 값이므로 Null Hypothesis 를 기각하여도 무리가 없을 것입니다. 결론적으로 '유의수준 5% 에서 두 sample 의 평균이 다르다' 입니다. >[2007-07-25 13:44 “/Data1“ (2454306)] > >Two Sample Independent t-Test Summary Statistics > > Sample N Mean SD SE > --------------------------------------------------------------------------------------- > 1. Data1_C 12 0.95049 0.08883 0.02564 > 2. Data1_F 12 1.21324 0.12108 0.03495 > --------------------------------------------------------------------------------------- > Difference of Means: -0.26274 > > Null Hypothesis: Mean1 - Mean2 = 0 > Alternative Hypothesis: Mean1 - Mean2 <> 0 > > t DoF P Value > ------------------------------------------------ > -6.06073 22 4.23073E-6 > ------------------------------------------------ > > At the 0.05 level, the difference of the population means > is significantly different than the test difference (0). > > Confidence Interval for Difference of Means

이미 답변을 잘 해주셨지만 좀 더 개념을 이해해보면, t-test는 두 집단간에 차이가 있는지 여부를 보는 것인데, 그 방법은 “평균을 비교“하는 겁니다. 즉 평균 차이가 많이 나면 다르다고 하는 겁니다. 두 집단의 기술통계치인 평균과 표준편차를 보면, 대략 표준편차범위를 훨씬 넘어 두 집단간에 평균이 차이가 납니다. 해서 이것만으로도 두집단간에 차이가 있다고 생각할 수 있습니다. 또한 P값이 거의 0에 가까운 값 (4.23073E-6)이 되었는데, 이 의미는 P값에 해당하는 확률로 두 집단의 평균이 같다고 볼 수 있다는 겁니다. 즉, 즉 5% (0.05)는 물론이고 1% (0.01)에도 훨씬 못 미치는 확률 (4.23073E-6)로만 같다고 얘기할 수 있겠죠. 좀 더 나아가보면, 우리가 95%, 99% 이야기하는 것이 종모양의 분포나 이것을 변형한 분포 등의 면적을 적분했을때인데, 과연 그러한 분포가 자연현상과 실제로 맞아 떨어지는지는 아직도 연구해야할 부분이 많은 것 같습니다. === Harmony between Music & Engineering http://www.hydroteq.com/