P-значение
Калькулятор p-значения определяет статистическую значимость z-оценки, вычисляя одностороннее или двустороннее p-значение при стандартном нормальном распределении. Он помогает исследователям и аналитикам решить, следует ли отвергнуть нулевую гипотезу.
Runs 100% in your browser — nothing is uploaded.
Результат
Формула
Для стандартного нормального распределения с функцией распределения Φ(z): - Односторонний (правый): p = 1 − Φ(z) - Односторонний (левый): p = Φ(z) - Двусторонний: p = 2 × (1 − Φ(|z|))
Об этом калькуляторе
Пример: двусторонний тест с z = 1.96. Вычисляем Φ(1.96) ≈ 0.9750. Одностороннее p = 1 − 0.9750 = 0.0250. Двустороннее p = 2 × 0.0250 = 0.0500. При α = 0.05 результат находится на границе значимости; обычно считается маргинально значимым. Если α = 0.01, результат не значим.
Как пользоваться
- 1
Введите z-оценку (z) — тестовую статистику из z-теста.
- 2
Выберите тип теста: односторонний (левый или правый) или двусторонний.
- 3
Нажмите «Рассчитать», чтобы получить p-значение и интерпретацию при уровнях значимости 0.05 и 0.01.
Частые вопросы
Что такое p-значение?
P-значение — это вероятность получить тестовую статистику, по крайней мере такую же экстремальную, как наблюдаемая, при условии, что нулевая гипотеза верна. Оно показывает, насколько данные совместимы с нулевой гипотезой.
В чем разница между односторонним и двусторонним тестами?
Односторонний тест проверяет эффект в одном направлении (больше или меньше), а двусторонний — любую разницу (в любом направлении). Для симметричных распределений двусторонние p-значения обычно вдвое больше односторонних.
Может ли p-значение быть больше 1?
Нет, p-значения находятся в диапазоне от 0 до 1. Значение, близкое к 1, указывает на то, что наблюдаемый результат очень вероятен при нулевой гипотезе.
Обратите внимание: Results are estimates for general information only and are not professional or medical/financial advice.