Thiết bị tính toán giá trị P (từ Z) Name
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
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 1.96 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.Choose a left-tailed test: Choose a left-
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 chỉ là một quy ước chung, không phải là một luật. Nó có nghĩa là 5% khả năng có dấu hiệu dương sai. Tùy thuộc vào lĩnh vực và chi phí sai lầm, các giới hạn nghiêm ngặt như 0, 01 thường thích hợp hơn.
Làm thế nào để tôi chuyển đổi điểm số z thành giá trị p?
Tìm vùng đuôi của phân phối chuẩn 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 giá trị.
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. Vô chứng cứ chống lại nó không phải là chứng cứ 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?
Mức đáng kể α là một giới hạn bạn đặt trước, ví dụ như 0. 05. Giá trị p được tính từ dữ liệu của bạn. Bạn từ chối giả thuyết rỗng khi giá trị p xuống dưới α.
API — dùng máy tính này từ mã
Gọi máy tính này như một điểm cuối JSON miễn phí — không cần chìa khóa. Gửi giá trị trường dưới như tham số yêu cầu hoặc JSON. 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.