P-Wertrechner (ab Z)
Konvertieren Sie einen z-Score in einen ein- oder zwei-schwanzigen p-Wert.
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Über diesen Rechner
Dieser p-Wertrechner wandelt einen z-Score (die Standard-Normal-Teststatistik) in einen p-Wert um — die Wahrscheinlichkeit, ein Ergebnis zumindest so extrem zu beobachten, wie Sie es bei der Null-Hypothese haben. Ein kleiner p-Wert bedeutet, dass Ihre Daten unter der Null-Hypothese überraschend wären, was als Beweis dafür zählt. Wählen Sie einen linken, rechten oder zweischwanzigen Test; alle drei p-Werte werden angezeigt, damit Sie vergleichen können. Der linke Wert ist P(Z ≤ z), der rechte Wert ist P(Z ≥ z), und der zweischwanzige Wert ist 2 × P(Z ≥ ). Bearbeitetes Beispiel: ein z-Score von 1,96 ergibt einen recht-schwanzigen p-Wert von etwa 0,025 und ein zweischwanziger p-Wert von etwa 0,050, das Ergebnis ist gegenüber der konventionellen α = 0,05 Schwelle markiert.
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein p-Wert?
Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, wenn die Nullhypothese wahr ist, eine Teststatistik zu erhalten, die mindestens so extrem ist wie die beobachtete. Ein kleiner p-Wert bedeutet, dass Ihre Daten unter der Nullhypothese unwahrscheinlich wären, was Beweis dafür ist.
Wie unterscheidet sich ein zweischwanziger p-Wert von einschwanziger?
Ein zweischwanziger Test zählt extreme Ergebnisse in beide Richtungen, so dass sein p-Wert doppelt so hoch ist wie der einschwanzige Wert für denselben. Verwenden Sie zweischwanziger Test, wenn Sie nur darauf achten, dass es einen Unterschied gibt, und einschwanziger Test, wenn Sie die Richtung vorhersagen.
Ist p < 0,05 immer signifikant?
0,05 ist nur eine gemeinsame Konvention, kein Gesetz. Es bedeutet eine 5%ige Chance auf ein falsches Positiv. Je nach Feld und Kosten für das Falschsein sind strengere Schwellenwerte wie 0,01 oft angemessener.
Wie konvertiert man einen z-score in einen p-Wert?
Schauen Sie den Schwanzbereich der Standard-Normalverteilung über Ihren Z-Score hinaus nach. Dieses Tool macht es für Sie: der linke Schwanz ist P(Z ≤ z), der rechte Schwanz ist 1 − P(Z ≤ z), und der zweischwanzige p-Wert verdoppelt sich, je kleiner der beiden.
Beweist ein großer p-Wert, dass die Nullhypothese wahr ist?
Nein. Ein großer p-Wert bedeutet nur, dass Ihre Daten mit der Null-Hypothese übereinstimmen, nicht dass die Null nachgewiesen ist. Fehlende Beweise dagegen sind keine Beweise dafür; Sie können einfach die Stichprobengröße vermissen, um einen Effekt zu erkennen.
Wann sollte ich statt eines t-basierten p-Wertes einen z-basierten p-Wert verwenden?
Verwenden Sie den z-basierten Wert, wenn die Populationsstandardabweichung bekannt ist oder die Probe groß ist (ca. n ≥ 30). Bei kleinen Proben mit geschätzter Standardabweichung ergibt eine t-Verteilung einen genaueren p-Wert.
Was ist der Unterschied zwischen dem p-Wert und der Signifikanzebene?
Die Signifikanzebene α ist eine Schwelle, die Sie im Voraus gesetzt haben, wie z.B. 0,05. Der p-Wert wird aus Ihren Daten berechnet. Sie weisen die Nullhypothese zurück, wenn der p-Wert unter α fällt.
API — verwenden Sie diesen Rechner aus Code
Rufen Sie diesen Rechner als kostenlosen JSON-Endpunkt auf – kein Schlüssel erforderlich. Senden Sie die Feldwerte unten als Abfrageparameter oder JSON. Alles, was Sie weglassen, verwendet die gleiche Voreinstellung, mit der diese Seite vorgefüllt ist; ein unbekannter Parameter ist ein 400, nie ein stiller Null. Lesen Sie die vollständigen API-Dokumente →
Endpunkt
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);Die Ergebnisse sind Schätzungen für allgemeine Leitlinien, nicht für finanzielle, medizinische oder steuerliche Beratung.