Skaičiuotuvas P- vertybė (iš Z)
Konvertuoti z-score į vieno ar dviejų sluoksnių p-reikšmę.
Rezultatai atnaujinti, kaip jums tipo.
Apie šį skaičiuoklę
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.
Dažnai užduodami klausimai
Kas yra p vertė?
P-vertė yra tikimybė, darant prielaidą, kad nulinė hipotezė yra tiesa, gauti testą bent taip ekstremaliai, kaip pastebėtas vienas. Mažas p-vertė reiškia, kad jūsų duomenys būtų mažai tikėtina pagal nulinės hipotezė, kuris yra įrodymai prieš jį.
Kaip dviejų detalių p vertė skiriasi nuo vienos iš šių verčių?
Dviašės bandymo skaičiuojami ekstremalūs rezultatai abiem kryptimis, todėl jo p-vertė yra dvigubai vieno kampo vertę tą patį z. Naudokite dviašmenis, kai jūs tik rūpintis, kad yra skirtumas, ir vienas-dalis, kai prognozuojate kryptį iš anksto.
Ar p < 0,05 visada yra reikšmingas?
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.
Kaip man konvertuoti z-score į p-reikšmė?
Pažiūrėkite į standartinio pasiskirstymo uodegos plotą už z-score ribų. Šis įrankis skirtas Jums: kairioji uodega yra P(Z ≤ z), dešinė uodega yra 1 - P(Z ≤ z), o dviejų gasstes p-vertė padvigubėja.
Ar didelė p vertė įrodo, kad nebuvimo hipotezė yra tiesa?
Ne. Didelis p-reikšmė tik reiškia, kad jūsų duomenys atitinka nulinę hipotezę, o ne tai, kad nulinis yra įrodyta. Nėra įrodymų prieš tai nėra įrodymų, kad jis; galite tiesiog trūksta mėginio dydis aptikti poveikį.
Kada turėčiau vietoj t pagrindo naudoti z-pagrįstą p-reikšmę?
Naudojant z pagrįstą vertę, kai yra žinomas populiacijos standartinis nuokrypis arba mėginys yra didelis (maždaug n ≥ 30). Mažiems bandiniams su apskaičiuota standartiniu nuokrypiu t pasiskirstymo vertė yra tikslesnė.
Koks yra skirtumas tarp p-vertės ir reikšmės lygio?
Reikšmingumo lygis α yra riba, kurią nustatėte iš anksto, pvz., 0,05. P-vertė apskaičiuojama iš jūsų duomenų. Jūs atmetate nulinę hipotezę, kai p-vertė nukrenta žemiau α.
API – naudoti šį skaičiuoklę iš kodo
Vadinkite šį skaičiuoklį kaip nemokamą JSON parametrą — nereikia rakto. Siųsti žemiau nurodytas lauko vertes kaip užklausos parametrus arba JSON. Viskas, ką praleidžiate naudoja tą patį numatytąjį šį puslapį yra užpildytas; nežinomas parametras yra 400, niekada tylus nulis. Skaityti visus API dokumentus →
Galutinis taškas
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);Rezultatai yra tik bendro pobūdžio, o ne finansinių, medicininių ar mokesčių konsultacijų įverčiai.