P-Value Calculator (from Z)
Thay đổi một điểm số z thành một giá trị p một hoặc hai cạnh.
Kết quả cập nhật khi bạn gõ.
Về máy tính này
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.
Câu hỏi thường gặp
Giá trị p là gì?
Giá trị p là xác suất, giả sử giả thuyết rỗng là đúng, để có được một thống kê thử nghiệm ít nhất là cực đoan như là một quan sát. Giá trị p nhỏ có nghĩa là dữ liệu của bạn sẽ không có khả năng dưới giả thuyết rỗng, đó là bằng chứng chống lại nó.
Làm thế nào để một giá trị p hai cạnh khác nhau từ một cạnh?
Một thử nghiệm hai đầu đếm kết quả cực đoan ở cả hai hướng, vì vậy giá trị p của nó là gấp đôi giá trị một đầu cho cùng một |z|.
Có phải p < 0.05 luôn luôn có ý nghĩa?
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.
Làm thế nào để tôi chuyển đổi điểm số z thành giá trị p?
Tìm vùng đuôi của phân phối chuẩn- tiêu chuẩn ngoài điểm số z của bạn. Công cụ này làm việc đó cho bạn: đuôi trái là P( Z ≤ z), đuôi phải là 1 − P( Z ≤ z), và giá trị p hai đầu gấp đôi giá trị nhỏ hơn trong hai.
Liệu một giá trị p lớn có chứng minh giả thuyết null là đúng?
Không. Giá trị p lớn chỉ có nghĩa là dữ liệu của bạn phù hợp với giả thuyết rỗng, không phải là giả thuyết rỗng đã được chứng minh. Sự thiếu vắng bằng chứng chống lại nó không phải là bằng chứng cho nó; bạn có thể đơn giản là thiếu kích thước mẫu để phát hiện hiệu ứng.
Khi nào tôi nên sử dụng một giá trị p dựa trên z thay vì một giá trị p dựa trên t?
Dùng giá trị dựa trên z khi biết được lệch chuẩn dân số hoặc mẫu lớn (khoảng n ≥ 30). Đối với mẫu nhỏ với lệch chuẩn ước tính, phân phối t cho giá trị p chính xác hơn.
Sự khác biệt giữa giá trị p và mức độ đáng kể là gì?
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 — dùng máy tính này từ mã
Gọi máy tính này như một điểm kết thúc JSON miễn phí — không cần chìa khóa. Gửi giá trị trường dưới như tham số yêu cầu hoặc JSON. Mọi thứ bạn bỏ qua sẽ sử dụng cùng một mặc định mà trang này đã được điền trước; một tham số không biết là 400, không bao giờ là số 0 im lặng. Đọc toàn bộ tài liệu API →
Điểm kết thúc
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);Kết quả là ước tính chỉ cho hướng dẫn chung, không phải là tư vấn tài chính, y tế hoặc thuế.