HesapHanem

Z-Skorundan P-Değeri Hesaplama

Bir z-skorunu p-değerine dönüştürün.

Nasıl hesaplanır?

Testinizden çıkan z istatistiğini girin. Araç yalnızca büyüklüğünü, |z| değerini kullanır, bu yüzden işaret sonucu değiştirmez:

tek yönlü p = 1 − Φ(|z|) ve çift yönlü p = 2 × (1 − Φ(|z|))

Φ, standart normal dağılımın birikimli dağılım fonksiyonudur ve hata fonksiyonunun çok terimli bir yaklaşımıyla hesaplanır; doğruluğu kabaca altı yedi ondalıktır, gösterilen dört ondalıktan çok daha incedir. Tek yönlü değer tek bir kuyruktaki alandır, yönü önceden tahmin ettiyseniz geçerlidir. "Anlamlı" etiketi çift yönlü p 0,05'in altındayken görünür; bu sabit bir eşiktir, değiştirilemez.

Örnek hesaplama

Bir z testi z = −2,5 verdi. Yalnızca 2,5 önemlidir. Normal eğrinin tek kuyruğunda 2,5'in ötesindeki alan 0,0062'dir; tek yönlü p-değeri 0,0062'dir. İki kuyruk için ikiye katlayınca çift yönlü p-değeri 0,0124 bulunur. 0,0124, 0,05'in altında olduğundan araç sonucu Anlamlı olarak etiketler. Karşılaştırma için z = 1,5 değerinin çift yönlü p'si 0,1336'dır ve Anlamlı değil etiketi alır.

Bu örneği dene →

Sık yapılan hatalar

  • İki yöne de gidebilecek bir testte tek yönlü değeri kullanmak. İki taraflı hipotez için çift yönlü p gerekir.
  • Küçük örneklemden gelen bir t istatistiğini girmek. Bu araç normal dağılımı kullanır, az gözlemde gerçek p-değeri daha büyüktür.
  • z'nin işaretinin önemli olacağını beklemek. −2,5 ve +2,5 burada aynı p-değerlerini verir, araç hangi kuyrukta olduğunuzu söylemez.
  • p-değerini sıfır hipotezinin doğru olma olasılığı sanmak. Sıfır hipotezi doğru olsaydı bu kadar uç bir sonuç görme olasılığıdır.
  • Sabit 0,05 etiketini kural saymak. 0,01 gibi başka bir alfa için p-değerini kendiniz kıyaslamalısınız.

Bu hesaplama hakkında

Bu hesaplayıcı, standart normal dağılımın kümülatif dağılım fonksiyonunu kullanarak bir z-skorunu bir p-değerine dönüştürür. Tek kuyruklu p-değeri, z-skoru kadar veya daha aşırı bir değerin tek yönde gözlenme olasılığıdır (Φ(−|z|)); çift kuyruklu p-değeri ise her iki yöndeki aşırı değerleri hesaba katmak için bunu ikiye katlar — genellikle α = 0,05 gibi bir anlamlılık eşiğiyle karşılaştırılan değer budur.

Araştırmacılar, istatistikçiler ve öğrenciler bu dönüşümü bir hipotez testinin son adımı olarak kullanır: bir test istatistiği hesaplandıktan sonra (bir z-testi, büyük örneklem oran testi vb.), z-skoru sıfır hipotezini reddedip reddetmeyeceğine karar vermek için bir p-değerine çevrilir. Seçilen anlamlılık düzeyinin altındaki bir p-değeri, gözlenen sonucun sıfır hipotezi altında olası olmadığını gösterir ve geleneksel olarak istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir.

Bu faydalı oldu mu?

En fazla 3 tepki seçebilirsiniz.

Yorumlar (1)

  • Editör ekibi

    Eşik değerinin yakınında yuvarlamaya dikkat edin. z = 1,96 için iki kuyruklu p 0,0500 görünür ve yine de Anlamlı etiketi alır; çünkü gerçek değer 0,05'in hemen altındadır ve ekran dört ondalığa yuvarlar. Çok büyük z değerleri 0,0000 görünür; bu, tam sıfır değil, ekranın gösterebileceğinden küçük anlamına gelir. Dönüştürdüğünüz z değerini hangi tür test üretti?

Popüler hesaplayıcılar

Kredi Hesaplama

Aylık taksit, toplam faiz ve ödeme planını hesaplayın.

Yüzde Hesaplama

Yüzde değişim, indirim ve oran hesaplamaları.

İndirim Hesaplama

İndirimli fiyatı, kazancı ve indirim tutarını hesaplayın.

Vücut Kitle Endeksi (VKİ)

Boy ve kiloya göre vücut kitle endeksini hesaplayın.

Yaş Hesaplama

Doğum tarihinden bugüne tam yıl, ay ve gün cinsinden yaşınızı hesaplayın.

Bileşik Faiz Hesaplama

Ana para, faiz oranı ve süreye göre bileşik faizle nihai tutarı hesaplayın.

Tüm Hesaplayıcılar