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
This p-value calculator converts a z-score (the standard-normal test statistic) into a p-value — the probability of observing a result at least as extreme as yours if the null hypothesis is true. A small p-value means your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it.
Choose a left-tailed, right-tailed or two-tailed test; all three p-values are shown so you can compare. 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. All come from the standard-normal cumulative distribution, so this tool applies to z-tests and large-sample approximations, and the result is flagged against the conventional α = 0.05 threshold.
Worked example: a z-score of 1.96 gives a right-tailed p-value of about 0.025 and a two-tailed p-value of about 0.050 — exactly the classic 5% cutoff, which is why 1.96 is the critical value for a 95% two-sided test. Since 0.05 is not below 0.05, that result sits right on the border of significance.
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
p-value কি?
p- মান হল সম্ভাব্যতা, যদি নিউল ধারণার সত্যতা প্রমাণিত হয়, তাহলে পরীক্ষার পরিসংখ্যান পাওয়ার সম্ভাবনা অন্তত পর্যবেক্ষণের 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?
0.05 is only a common convention, not a law. It means a 5% chance of a false positive. Depending on the field and the cost of being wrong, stricter thresholds like 0.01 are often more appropriate.
আমি কিভাবে একটি z- স্কোরকে একটি p- মানতে রূপান্তর করব?
আপনার z- স্কোরের বাইরে আদর্শ- স্বাভাবিক বিতরণটির পিছনের অংশটি দেখুন । এই টুলটি আপনার জন্য তা করে: বাম দিকের পিছনের অংশ হল P( Z ≤ z), ডান দিকের পিছনের অংশ হল 1 − P( Z ≤ z), এবং দুই- পাশে 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 ধারণার 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 করা হবে । 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?
The significance level α is a threshold you set in advance, such as 0.05. The p-value is computed from your data. You reject the null hypothesis when the p-value falls below α.
API — কোড থেকে এই ক্যালকুলেটর ব্যবহার করুন
এই ক্যালকুলেটরকে একটি মুক্ত JSON Endpoint 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 নিরব 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।