P-қиймат ҳисоблагич (Z дан)
Z-баллини бир ёки икки томонли p-қийматга айлантиринг.
Натижалар ёзаётганингизда янгиланади.
Ушбу калькулятор ҳақида
small p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. A large p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. A large p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. A large p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it. A large p-value means that your data would be surprising under the null hypothesis, which counts as evidence against it.Choose aWorked example: a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.96Choose a z-score of 1.9
Доимий сўраладиган саволлар
P-қиймати нима?
P-қиймати нуқсонли гипотезани тўғри деб ҳисоблашда, текширув статистикасини камида кузатилганидек жуда қаттиқ олиш эҳтимолидир. Кичик p-қиймати нуқсонли гипотезада сизнинг 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 оёқ қисмини қидиринг. Бу асбоб буни сиз учун бажаради: чап оёқ P(Z ≤ z), ўнг оёқ 1 − P(Z ≤ z), икки оёқли p-қиймати иккитадан кичикроғини икки баробар қилади.
Буюк p-қиймати нуқсонли гипотезани тўғрилигини исботлайдими?
Йўқ. Кўп p-қиймати фақат сизнинг маълумотларингиз нуқсонли гипотеза билан мувофиқ эканини 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. 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.