P-қиймат ҳисоблагич (Z дан)
Z-баллини бир ёки икки томонли p-қийматга айлантиринг.
Натижалар ёзаётганингизда янгиланади.
Ушбу калькулятор ҳақида
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.
Доимий сўраладиган саволлар
P-қиймати нима?
P-қиймати нуқсонли гипотеза тўғри эканини ҳисобга олган ҳолда, текширув статистикасини олиш эҳтимоли, камида кузатилганидек, жуда катта. Кичик p-қиймати нуқсонли гипотеза остида маълумотларингиз эҳтимолсиз бўлишини англатади, бу эса унга қарши далилдир.
Икки томонли p-қиймати бир томонлидан қандай фарқ қилади?
(Бу оятда Аллоҳ таоло Пайғамбаримиз Муҳаммад алайҳиссаломга хитоб қилиб, бу оятда келган ҳукмларни одамларга тушунарли қилиб баён қилмоқда.)
p < 0.05 доимо аҳамиятлими?
0.05 фақатгина умумий қоида, қонун эмас. Бу ёлғон ижобийнинг 5% эҳтимолини англатади. Фаолият соҳасига ва хато қилиш қийматига қараб, 0.01 каби қатъий чегаралар кўпинча мос келади.
Z-баллни қандай қилиб p-қийматга айлантириш мумкин?
Z-баллидан ташқари стандарт-ноодатий тақсимлашнинг қуйидаги қисмини кўринг. Бу асбоб буни сиз учун бажаради: чап қуйидаги қисми P(Z ≤ z), ўнг қуйидаги қисми 1 − P(Z ≤ z), икки томонлама p-қиймати эса иккитадан кичикроғини икки баробар қилади.
Буюк p-қиймати нуқсонли гипотезани тўғрилигини исботлайдими?
Йўқ. Кўп p-қиймати фақат сизнинг маълумотларингиз нуқсонли гипотеза билан мувофиқ эканлигини англатади, нуқсонли гипотеза исботлангани эмас. Унга қарши далил йўқлиги унинг учун далил эмас; сизда таъсирни аниқлаш учун намуна ҳажми йўқ бўлиши мумкин.
Қачон t-базисли ўрнига z-базисли p-қийматни қўллашим керак?
Агар аҳоли стандарт қиймати маълум бўлса ёки намуна катта бўлса (n ≥ 30), z-базали қийматдан фойдаланинг. Тахминий стандарт қиймати бўлган кичик намуналар учун t-тақсимлаш аниқроқ p-қийматни беради.
P-қиймати ва аҳамиятлилик даражаси ўртасидаги фарқ нимада?
Аҳамият даражаси α - бу сиз олдиндан белгилаган чегара, масалан 0.05. p-қиймати сизнинг маълумотларингиздан ҳисобланади. Агар p-қиймати α дан пастга тушса, сиз нуқсонли гипотезани рад этасиз.
API — коддан бу калькуляторни ишлатиш
Бу ҳисоблагични эркин JSON охири сифатида чақиринг - қулф талаб қилинмайди. Қуйидаги майдон қийматларини савол параметрлари ёки JSON сифатида юборинг. Сиз қолдирган барча нарсалар бу саҳифанинг олдиндан тўлдирилган стандарт параметрларини қўллайди; номаълум параметр 400, ҳеч қачон жимжит 0. Барча API ҳужжатларини ўқиш →
Охири
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);Натижалар фақатгина умумий йўл-йўриқ учун ҳисобланган, молиявий, тиббий ёки солиқ маслаҳати эмас.