P- вредност калкулатор (од Z)
Конвертирајте z- резултат во една или две- опасни p- вредности.
Резултатите се ажурираат додека пишувате.
За овој калкулатор
Овој калкулатор p- вредноста го конвертира з- резултатот (стандардно- нормална статистика за тест) во p- вредност — веројатноста за набљудување на резултатот најмалку колку што е вашата нула хипотеза е точна. Малата p- вредност значи дека вашите податоци би биле изненадувачки под нултата хипотеза, која се смета како доказ против него. Изберете лево- репо, десно- репо или дво- реповажен тест; сите три p- вредности се прикажани така што можете да споредите. Лево- репомента вредност е P( Z ≤ z), десно- репомендна вредност е P( Z ≥ z), а двоаголната вредност е 2 × P( Z z) — двојно помала опашка. Сите доаѓаат од стандардната нормална кумулативна дистрибуција, така што оваа апаратна вредност важи за z- tests и големиот размер на агрегација, а резултатот е заведен против конвенционалниот α = 0.05 праг.
Често поставувани прашања
Што е р-вредност?
Вредноста на p е веројатноста, ако нултата хипотеза е точна, да добиеме тест статистика барем толку екстремна колку што забележавме.
Како се разликува вредноста од два опашката од еден?
Двоопашниот тест ги брои екстремните резултати во двете насока, па неговата р-вредност е двојно поголема од вредноста од едноопашката за истата z. Користете го двоопашката кога само се грижите за разликата и едноопашката кога ќе ја предвидите насоката однапред.
Дали е p < 0,05 секогаш значајно?
Во зависност од областа и цената на грешењето, построги прагови како 0,01 честопати се посоодветни.
Како да претворам з-скор во р-вредност?
Погледнете ја површината на опашката на стандардната нормална дистрибуција над вашата z- резултат. Оваа алатка го прави тоа за вас: левата опашка е P( Z ≤ z), десната опашка е 1− P( Z ≤ z), а двоопечната p- вредност го удвоува помалиот од двете.
Дали една голема р-вредност докажува дека нултата хипотеза е вистинита?
Не. Голема p-вредност само значи дека вашите податоци се во склад со нултата хипотеза, не дека нултата е докажана.
Кога треба да користам з-базирана p-вредност наместо t-базирана?
Користете ја вредноста за z-заснована на степен кога е познато стандардното дефиниција на популацијата или примерокот е голем (приближно n ≥ 30). За малите примероци со проценлива стандардна дефиниција, t- дистрибуција дава поточна вредност на p.
Која е разликата помеѓу вредноста р и нивото на значење?
Нивото на значење α е праг кој го поставувате однапред, како што е 0,05. Вредността p се пресметува од вашите податоци. Ја отфрлате нултата хипотеза кога вредноста p паѓа под α.
API — користете го овој калкулатор од код
Овој калкулатор го нарече бесплатен JSON крајна точка — не е потребен клуч. Испрати ги вредностите на полето подолу како параметри за пребарување или JSON. Прочитај ги сите API доц. →
Крајна точка
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);Резултатите се проценки за општо водство само, а не финансиски, медицински или даночни совети.