P-Value Calculator (from Z)
Тағйир додани z- рейтинг ба як ё ду тарафҳои p- арзиш.
Натиҷаҳо ҳангоми навиштан нав карда мешаванд.
Дар бораи ин ҳисобкунак
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.
Саволҳои маъмул
Маъноҳои p чист?
Аҳамияти p - ин эҳтимолияти, ки агар гипотезаи нуқра ҳақиқат бошад, барои гирифтани тести статистикаи камаш ба андозаи он, ки мушоҳида шудааст. Аҳамияти p- и хурд маънои онро дорад, ки маълумотҳои шумо дар асоси гипотезаи нуқра эҳтимолан нахоҳанд буд, ки ин ба он муқобил аст.
Дар ин ҷо ду намуди аломатҳои аломати 2-ро мебинем.
Дар ин ҷо ду аломати асосӣ мавҷуданд: 1) аломати дуюм, ки дар он ду нуқтаи уфуқӣ дар як нуқтаи уфуқӣ ҷойгиранд; 2) аломати сеюм, ки дар он ду нуқтаи уфуқӣ дар як нуқтаи уфуқӣ ҷойгиранд.
Is p < 0.05 always significant?
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.
Чӣ тавр ман z- рейтингро ба p- арзиш табдил медиҳам?
Дар минтақаи пушти тақсимоти муқаррарии стандартӣ дар з- нуқтаи худ ҷустуҷӯ кунед. Ин асбоб барои шумо кор мекунад: пушти чап P( Z ≤ z), пушти рост 1 - P( Z ≤ z) ва арзиши p- дутарафа ду баробар хурдтар аз ду аст.
Оё арзиши калони p-ро исбот мекунад, ки гипотезаи нуқра ҳақиқат дорад?
Не. Большая p- стойкость означает, что данные соответствуют гипотезе нуля, а не то, что нуль доказан. Отсутствие доказательств против нее не является доказательством для нее; вы просто не можете найти размер образца для обнаружения эффекта.
Кадом вақт ман бояд арзиши p- ро бо асоси z ба ҷои арзиши p- ро бо асоси t истифода барам?
Қиммати асоси z- ро барои муайян кардани стандарти ҷамоа ё андозаи калони намуна истифода баред (тақрибан n ≥ 30). Барои намунаҳои хурд бо стандарти тақрибани стандарти тақсимот t- тақсимот арзиши p- и дақиқтарро медиҳад.
Фарқият байни p- қиммати ва дараҷаи аҳамияти чӣ аст?
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 — истифодаи ин ҳисобкунак аз рамз
Ин ҳисобгарро ҳамчун нуқтаи охирини JSON озод даъват кунед - ягон калид лозим нест. Қимматҳои заминаро дар поён ҳамчун параметрҳои пурсиш ё JSON фиристед. Ҳар чизе, ки шумо нобуд мекунед, ҳамон пешфарзи ин саҳифаро истифода мебарад, ки пешакӣ пур карда шудааст; параметри номуайян 400 аст, ҳеҷ гоҳ сифр нест. Хондани ҳуҷҷати пурраи API →
Нуқтаи охирин
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);Ин натиҷаҳо танҳо барои маслиҳати умумӣ, на маслиҳати молиявӣ, тибби ё андозӣ мебошанд.