P-Value 計算機 (Z から)
zスコアを一辺または二辺のｐ値に変換します。
結果はタイプすると更新されます。
この計算機の情報
small p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. This tool 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. 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 distribution.
よくある質問
ｐ値とは何か？
p-値は、ヌル仮説が真であると仮定した場合、観測されたものと同じくらい極端な検定統計を得る確率です。小さい p-値は、ヌル仮説の下でデータが不確実であることを意味します。これは、ヌル仮説に反対する証拠です。
二つの側面を持つｐ値は一方向性のものとどう異なるのか。
二重テストは両方向の極端な結果を計算します。 従って、同じ |z| に対して、その p-値は一重テストの値の二倍です。 差異があるだけの場合は二重テストを使い、方向を予測した場合は一重テストを使ってください。
ｐ＜０．０５は必ずしも有意な値であるか？
0.05は法則ではなく、一般的な慣習です。5%の偽陽性の確率を意味します。分野や誤りのコストにより、0.01のようなより厳しいしきい値が適切です。
どうやってzスコアをp値に変換する？
標準正規分布の尾部領域を見つけるには、zスコアを超えて検索してください。左尾部は P(Z ≤ z)、右尾部は 1 − P(Z ≤ z)、二尾部の p 値は、二つのうち小さい方の倍です。
大きいｐ値はヌル仮説が真であることを証明するのか？
いいえ。大きな p-値は、データがヌル仮説と一致していることを意味するだけで、ヌル仮説が証明されたことは意味しません。それに反対する証拠がないことは、それに対する証拠ではありません。効果を検出するためのサンプルサイズが不足しているだけです。
どの時点でｔベースの代わりにｚベースのｐ値を使うべきか。
集団標準偏差が知られた場合やサンプルが大きい場合（n ≥ 30）は、z 値を使う。標準偏差が推定された小さなサンプルの場合、t 分布はより正確な p 値を与える。
ｐ値と有意レベルの違いは何か。
有意レベル α は、0.05 のような、あなたが事前に設定したしきい値です。p-値は、データから計算されます。p-値が α より小さいときは、ヌル仮説を拒否します。
API — コードからこの計算機を使う
この計算機を自由な JSON エンドポイントとして呼び出します。鍵は必要ありません。下のフィールド値をクエリパラメータまたは JSON として送信します。 API ドキュメントを読む →
エンドポイント
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);結果は一般的な指導のための推定であり，財務的，医療的または税務的なアドバイスではない。