P- मान गणकयन्त्र (Z बाट)
एक वा दुई भाग भएको p- मानमा z- प्राप्ताङ्क रूपान्तरण गर्नुहोस् ।
तपाईँले टाइप गर्दा परिणाम अद्यावधिक गर्नुहोस् ।
यो क्याल्कुलेटरको बारेमा
small p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. The large p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. The large p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. The large p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. The large p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. ChooseaWorked example:az-score of 1.96 givesaright-tailed p-value of about 0.025 andatwo-tailed p-value of about 0.050. ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:az-score of 1.96ChooseaWorked example:
प्राय सोधिने प्रश्नहरू
पी- मान के हो?
यो पी-मूल्य, शून्य परिकल्पना सत्य छ, एक एक रूपमा कम्तिमा रूपमा चरम रूपमा एक परीक्षण तथ्याङ्क प्राप्त को, मान्दै सम्भावना छ। एक सानो पी-मूल्य आफ्नो डाटा शून्य परिकल्पना अन्तर्गत unlikely हुनेछ, यो विरुद्ध प्रमाण छ जो अर्थ।
यसले कसरी दुई-तर्फी p-मूल्य एक-तर्फी बाट फरक छ?
एक दुई-tailed परीक्षण दुवै दिशामा चरम परिणाम गणना, त्यसैले यसको p-मूल्य बराबर |z| लागि एक-tailed मूल्य डबल छ। दुई-tailed प्रयोग जब तपाईं मात्र एक फरक छ कि चिन्ता, र एक-tailed जब तपाईं अग्रिम दिशा भविष्यवाणी।
यो ठाउँमा ५५५ वटा घर छन्।
0.05 मात्र एक सामान्य सम्मेलन छ, एक कानून छैन। यो एक गलत सकारात्मक को एक 5% मौका मतलब। क्षेत्र र गलत हुनुको लागत निर्भर, जस्तै 0.01 जस्तै सख्त थ्रेसहोल्ड अक्सर बढी उपयुक्त छन्।
म कसरी z-स्कोरलाई p-मूल्यमा रूपान्तरण गर्छु?
तपाईँको z- प्राप्ताङ्क भन्दा बाहिर मानक- सामान्य वितरणको टाउको क्षेत्र हेर्नुहोस् । यो उपकरणले तपाईँका लागि यो गर्छ: बायाँ टाउको P( Z ≤ z) हो, दायाँ टाउको १ - P( Z ≤ z) हो, र दुई- टाउको p- मानले दुईको सानोलाई डबल गर्दछ ।
एक ठूलो पी-मूल्य शून्य परिकल्पना सत्य साबित गर्छ?
कुनै. एक ठूलो पी-मूल्य मात्र आफ्नो डाटा, शून्य परिकल्पना संग अनुरूप छ कि शून्य प्रमाणित छ कि मतलब। यो विरुद्ध प्रमाण को अनुपस्थिति यो लागि प्रमाण छैन; तपाईं बस प्रभाव पत्ता लगाउन नमूना आकार कम हुन सक्छ।
म एक टी-आधारित एक को सट्टा एक z-आधारित p-मूल्य प्रयोग गर्दा कहिले गर्नुपर्छ?
जनसंख्या मानक विचलन ज्ञात हुँदा वा नमूना ठूलो (लगभग n ≥ 30) हुँदा z- आधारित मान प्रयोग गर्नुहोस् । अनुमानित मानक विचलन भएको सानो नमूनाहरूका लागि, t- वितरणले अधिक सही p- मान दिन्छ ।
पी-मूल्य र महत्व स्तर बीच फरक के हो?
महत्वपूर्ण स्तर α तपाईं अग्रिम सेट, जस्तै 0.05 एक थ्रेसहोल्ड छ। p-मूल्य आफ्नो डाटा देखि गणना छ। p-मूल्य तल α गिर जब तपाईं शून्य परिकल्पना अस्वीकार।
API - कोडबाट यो क्याल्कुलेटर प्रयोग गर्नुहोस्
यो क्याल्कुलेटरलाई निःशुल्क JSON अन्त बिन्दुको रूपमा कल गर्नुहोस् - कुञ्जी आवश्यक छैन। क्वेरी परिमितिहरू वा JSON को रूपमा तलको फिल्ड मानहरू पठाउनुहोस्। पूरा API कागजात पढ्नुहोस् →
अन्त्य बिन्दु
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);परिणाम मात्र सामान्य मार्गदर्शन लागि अनुमान छन्, वित्तीय छैन, चिकित्सा वा कर सल्लाह.