P- ਮੁੱਲ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ (Z ਤੋਂ)
z- ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ- ਪਾਸੇ p- ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ ।
ਨਤੀਜੇ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ।
ਇਸ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਬਾਰੇ
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.
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
p- ਮੁੱਲ ਕੀ ਹੈ?
p- ਮੁੱਲ, ਨੂਲ ਮਿਥਿਹਾਸ ਨੂੰ ਸੱਚ ਮੰਨ ਕੇ, ਟੈਸਟ ਅੰਕੜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਘੱਟੋ- ਘੱਟ ਇੱਕ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ । ਇੱਕ ਛੋਟਾ p- ਮੁੱਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਨੂਲ ਮਿਥਿਹਾਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਬੂਤ ਹੈ ।
ਇੱਕ ਦੋ-ਹੱਥੀ p- ਮੁੱਲ ਇੱਕ-ਹੱਥੀ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਦੋ- ਪੱਟੀ ਟੈਸਟ ਦੋਹਾਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਖਤਰਨਾਕ ਨਤੀਜੇ ਗਿਣਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਦਾ p- ਮੁੱਲ ਇੱਕ- ਪੱਟੀ ਮੁੱਲ ਨਾਲੋਂ ਦੋ ਗੁਣਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕੋ |z| ਲਈ ਹੈ। ਦੋ- ਪੱਟੀ ਵਰਤੋਂ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਅੰਤਰ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ- ਪੱਟੀ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਕੀ p < 0.05 ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ?
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.
ਮੈਂ z- ਸਕੋਰ ਨੂੰ p- ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਸਟੈਂਡਰਡ- ਨਾਰਮਲ ਵੰਡ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਖੇਤਰ ਵੇਖੋ । ਇਹ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਖੱਬਾ ਪਿੱਛਾ P( Z ≤ z) ਹੈ, ਸੱਜਾ ਪਿੱਛਾ 1 - P( Z ≤ z) ਹੈ, ਅਤੇ ਦੋ- ਪਿੱਛੇ p- ਮੁੱਲ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਛੋਟਾ ਮੁੱਲ ਦੁੱਗਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ।
ਕੀ ਇੱਕ ਵੱਡਾ p- ਮੁੱਲ ਨਲ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਸੱਚ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਨਹੀਂ । ਇੱਕ ਵੱਡਾ p- ਮੁੱਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਨਲ- ਖਿਆਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਨਲ- ਖਿਆਲ ਸਾਬਤ ਹੈ । ਇਸ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਸਬੂਤ ਦੀ ਘਾਟ ਇਸ ਲਈ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਸੈਂਪਲ ਸਾਈਜ਼ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ।
ਜਦੋਂ ਮੈਂ z- ਅਧਾਰਿਤ p- ਮੁੱਲ ਨੂੰ t- ਅਧਾਰਿਤ ਮੁੱਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹਾਂ?
z- ਅਧਾਰਿਤ ਮੁੱਲ ਵਰਤੋਂ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜਨਸੰਖਿਆ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਜਾਣੀ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਨਮੂਨਾ ਵੱਡਾ ਹੋਵੇ (n ≥ 30) । ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਨਾਲ ਛੋਟੇ ਨਮੂਨੇ ਲਈ, t- ਵੰਡ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ p- ਮੁੱਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ।
p- ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੱਧਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
The significance level α is a threshold you set in advance, such as 0.05. The p-value is computed from your data. You reject the null hypothesis when the p-value falls below α.
API — ਕੋਡ ਤੋਂ ਇਹ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਵਰਤੋਂ
ਇਸ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਨੂੰ ਮੁਫਤ JSON ਅੰਤ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਕਾਲ ਕਰੋ - ਕੋਈ ਕੁੰਜੀ ਲੋੜੀਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਖੇਤਰ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਕਿਊਰੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜਾਂ JSON ਵਾਂਗ ਭੇਜੋ । ਜੋ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਛੱਡਦੇ ਹੋ ਉਹੀ ਡਿਫਾਲਟ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸਫ਼ਾ ਪਹਿਲਾਂ ਭਰਿਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਅਣਜਾਣ ਪੈਰਾਮੀਟਰ 400 ਹੈ, ਕਦੇ ਵੀ ਸ਼ਾਂਤ ਸ਼ੂਗਰ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਪੂਰਾ API ਡੌਕੂਮੈਂਟ ਪੜ੍ਹੋ →
ਅੰਤ- ਬਿੰਦੂ
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);ਨਤੀਜੇ ਸਿਰਫ਼ ਆਮ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਈ ਹਨ, ਵਿੱਤੀ, ਮੈਡੀਕਲ ਜਾਂ ਟੈਕਸ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ ਹਨ।