P-Value ক্যালকুলেটর (Z থেকে)
একটি z- স্কোরকে এক বা দুই- দিক বিশিষ্ট p- মান হিসেবে রূপান্তর করো ।
টাইপ করার সময় ফলাফল আপডেট করা হবে ।
এই ক্যালকুলেটর সম্পর্কে
small p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. This tool convertsaz-score (the standard-normal test statistic) intoap-value — the probability of observingaresult at least as extreme as yours if the null hypothesis is true. The left-tailed value is P(Z ≤ z), the right-tailed value is P(Z ≥ z), and the two-tailed value is 2 × P(Z ≥ |z|) — double the smaller tail. ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96Cho
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
p-value কি?
p- মান হল সম্ভাব্যতা, যদি নিউল ধারণার সত্যতা প্রমাণিত হয়, তাহলে পরীক্ষার পরিসংখ্যান পাওয়ার সম্ভাবনা অন্তত পর্যবেক্ষণকৃত পরিসংখ্যানের মতই চরম হবে । ছোট p- মান মানে নিউল ধারণার অধীনে আপনার তথ্য পাওয়ার সম্ভাবনা কম, যা এর বিপরীত প্রমাণ ।
দ্বি-পাক্ষিক p-value কিভাবে এক-পাক্ষিক থেকে আলাদা?
একটি দ্বি- দিক বিশিষ্ট পরীক্ষা উভয় দিক থেকেই অতিরিক্ত ফলাফল গণনা করে, ফলে এর p- মান একই |z| এর জন্য এক- দিক বিশিষ্ট মানটির দ্বিগুণ। যখন আপনি শুধুমাত্র পার্থক্য সম্পর্কে চিন্তা করেন, তখন দ্বি- দিক বিশিষ্ট ব্যবহার করুন, এবং এক- দিক বিশিষ্ট ব্যবহার করুন যখন আপনি পূর্বে দিক অনুমান করেছেন।
p < ০.০৫ কি সবসময়ই গুরুত্বপূর্ণ?
০. ০৫ একটি সাধারণ নিয়ম, আইন নয় । এর মানে হচ্ছে মিথ্যা ইতিবাচক হওয়ার ৫% সম্ভাবনা । ক্ষেত্র এবং ভুল হওয়ার খরচের উপর নির্ভর করে, কঠোরতর সীমা যেমন ০. ০১ প্রায়শই বেশি উপযুক্ত ।
আমি কিভাবে একটি z- স্কোরকে একটি p- মানতে রূপান্তর করব?
আপনার z- স্কোরের বাইরে আদর্শ- স্বাভাবিক বিতরণটির পিছনের অংশটি দেখুন । এই টুলটি আপনার জন্য এটি করে: বাম পাশের অংশটি P( Z ≤ z), ডান পাশের অংশটি 1 − P( Z ≤ z), এবং দুই- পাশের p- মান দুটি ছোট অংশের দ্বিগুণ।
বড় p-মান কি শূন্য ধারণা সত্য প্রমাণ করে?
না । একটি বড় p- মান মানে শুধু আপনার তথ্য নিউল অনুমানের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ, নিউল প্রমাণিত নয় । এর বিরুদ্ধে প্রমাণের অভাব এর জন্য প্রমাণ নয়; আপনি শুধুমাত্র একটি প্রভাব সনাক্ত করার জন্য নমুনা আকার অনুপস্থিত হতে পারে ।
কখন আমি z- ভিত্তিক p- মান ব্যবহার করব t- ভিত্তিক একটির পরিবর্তে?
যখন জনসংখ্যার আদর্শ বিচ্যুতি জানা থাকে অথবা নমুনাটি বড় হয় (n ≥ ৩০), তখন z- ভিত্তিক মান ব্যবহার করুন । আনুমানিক আদর্শ বিচ্যুতি সহ ছোট নমুনার ক্ষেত্রে টি- বিতরণ একটি আরও সঠিক p- মান প্রদান করে ।
p-value এবং significant level এর মধ্যে পার্থক্য কি?
গুরুত্বপূর্ণতা স্তর α হল একটি সীমা যা আপনি পূর্বে নির্ধারণ করেছেন, যেমন ০. ০৫ । p- মান আপনার তথ্য থেকে গণনা করা হয় । আপনি নিউল হিপোথেসিস প্রত্যাখ্যান করবেন যখন p- মান α- র নিচে পড়ে ।
API — কোড থেকে এই ক্যালকুলেটর ব্যবহার করুন
এই ক্যালকুলেটরকে একটি মুক্ত JSON শেষবিন্দু হিসাবে ডাকুন - কোন কী প্রয়োজন নেই। নিচের ক্ষেত্রগুলির মানগুলি অনুসন্ধান পরামিতি বা JSON হিসাবে প্রেরণ করুন। আপনি যা কিছু বাদ দেন তা এই পাতার পূর্ব- পূরণকৃত ডিফল্ট ব্যবহার করে; অজানা প্যারামিটার হল ৪০০, কখনো নীরব শূন্য নয় । সম্পূর্ণ API ডকুমেন্টেশন পড়ুন →
শেষ বিন্দু
GET https://calculator.free/api/v1/p-value/curl
curl "https://calculator.free/api/v1/p-value/?z=1.96&tail=two"JavaScript fetch()
const r = await fetch(
"https://calculator.free/api/v1/p-value/?" + new URLSearchParams({
"z": "1.96",
"tail": "two"
}));
const data = await r.json();
console.log(data.results);ফলাফল সাধারণ নির্দেশনা জন্য শুধুমাত্র অনুমান, আর্থিক, চিকিৎসা বা কর পরামর্শ নয়।