Calculadora de P-Valor (de Z)
Converter um escore z para um valor de p de uma ou duas cotas.
Atualização dos resultados ao digitar.
Sobre esta calculadora
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.
Perguntas mais frequentes
O que é um valor p?
O valor de p é a probabilidade, assumindo a hipótese nula é verdadeira, de obter uma estatística de teste pelo menos tão extrema quanto a observada. Um pequeno valor de p significa que seus dados seriam improváveis sob a hipótese nula, que é evidência contra ela.
Como é que um valor de p de duas caudas difere de um?
Um teste de duas detalhadas conta resultados extremos em ambas as direções, por isso seu p-valor é dobro o valor de uma detalhada para o mesmo z. Use duas detalhadas quando você só se preocupar que há uma diferença, e uma detalhada quando você predisse a direção antecipadamente.
É sempre significativa p < 0,05?
0,05 é apenas uma convenção comum, não uma lei, significando uma chance de 5% de falso positivo. Dependendo do campo e do custo de estar errado, limiares mais rigorosos como 0,01 são muitas vezes mais apropriados.
Como converto um z-score para um p-valor?
Olhe para a área da cauda da distribuição normal padrão para além do seu escore z. Esta ferramenta o faz para você: a cauda esquerda é P(Z ≤ z), a cauda direita é 1 − P(Z ≤ z), e o valor de p de duas caudas duplica o menor dos dois.
Um grande valor de p prova a hipótese nula é verdadeira?
Não. Um grande valor de p só significa que seus dados são consistentes com a hipótese nula, não que o nulo seja comprovado. A ausência de evidências contra ele não é evidência para ele; você pode simplesmente faltar o tamanho da amostra para detectar um efeito.
Quando devo usar um valor p baseado em z em vez de um baseado em t?
Utilizar o valor baseado em z quando o desvio padrão da população é conhecido ou a amostra é grande (aproximadamente n ≥ 30). Para amostras pequenas com um desvio padrão estimado, uma distribuição t dá um valor p mais preciso.
Qual é a diferença entre o valor de p e o nível de significância?
O nível de significância α é um limiar que você estabelece antecipadamente, como 0,05. O valor p é calculado a partir dos seus dados. Você rejeita a hipótese nula quando o valor p cai abaixo α.
API — use esta calculadora do código
Chame esta calculadora como um ponto final JSON livre — não é necessário qualquer chave. Enviar os valores de campo abaixo como parâmetros de consulta ou JSON. Qualquer coisa que você omite usa o mesmo padrão esta página está pre-cheia com; um parâmetro desconhecido é um 400, nunca um zero silencioso. Leia os documentos completos da API →
Ponto final
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);Os resultados são estimativas para orientação geral, não aconselhamento financeiro, médico ou fiscal.