Működő példa
Kétoldali pozitív z
- Bemenet
- z = 1.96; kétoldalas
- Kimenet
- p ≈ 0.049996
A két szimmetrikus farok mindegyike körülbelül 0.025.
statisztikai p-érték kalkulátor
Alakítsa át a z-vel jelölt szabványos, normál tesztstatisztikát farokvalószínűséggé, miközben az alternatív hipotézis explicit marad. A megjelenített p-értékek hat tizedesjegyre korlátozódnak, ami megfelel az aktuális numerikus közelítés tesztelt pontosságának. Ez az oldal nem nyers adatokból származtatja a z-vel jelölt standard-normál tesztstatisztikát, és nem kezel egy kis statisztikai p-értéket annak valószínűségeként, hogy egy hipotézis igaz.
Hasznos volt ez a kalkulátor?
A kalkulátor használata
Adja meg a z-vel jelölt standard-normál tesztstatisztikát, és azt, hogy az alternatíva kétoldalas, alsó vagy felső végű.
Tekintse át, hogyan származtatták a z-vel jelölt standard-normál tesztstatisztikát, érvényesek-e a normálmodell feltételezései, és hogy a végpontot az adatok megtekintése előtt választották-e ki.
Olvassa le a statisztikai p-értéket a standard normál modellben és a bevitt, z-vel jelölt standard-normál tesztstatisztikát, és hasonlítsa össze a megjelenített feltevéseket, mielőtt újra felhasználná a választ.
Képlet
Normál normál CDF Φ, alsó farok p = Φ(z), felső farok p = 1 − Φ(z) és kétoldalas p = 2 × [1 − Φ(|z|)]. Az eredmények a 0 és 1 közötti valószínűségi intervallumhoz vannak rögzítve.
Kidolgozott példa
a 1.96 z-jével jelölt standard-normál tesztstatisztika körülbelül 0.049996 kétoldali statisztikai p-értéket ad a támogatott megjelenítési pontosság mellett; z = 0 0.5 értéket ad mindkét véghez, és 1.0 a kétoldalas számításhoz.
Útmutató
A képlet részletei és az eredmények útmutatása
Kövesse az alábbi változókat, a levezetést, a pontossági szabályt és a feldolgozott eseteket a számítás önálló reprodukálásához.
Változók
| Szimbólum | Jelentése | Egység | Szerep |
|---|---|---|---|
| z | Normál normál tesztstatisztika | szórások | Bemenet |
| Φ(z) | Szabványos normál kumulatív valószínűség | valószínűsége | Köztes érték |
| p | A kiválasztott eloszlási farok p-értéke | valószínűsége | Kimenet |
Levezetés
- A baloldali farok valószínűsége p = Φ(z), míg a jobboldali farok valószínűsége p = 1 − Φ(z).
- Szimmetrikus kétoldalas z teszthez p = 2 × min[Φ(z), 1 − Φ(z)].
- A valószínűséget [0, 1]-ra korlátozzuk a standard normál CDF numerikus kiértékelése után.
Kerekítés és precizitás
A normál CDF numerikusan kerül kiértékelésre, és a p-értékek legfeljebb 6 tizedesjegyet jelenítenek meg, ami megfelel az aktuális közelítés tesztelt pontosságának. A 0-ként megjelenített értékek a kijelző felbontása alattiak, nem a lehetetlen nulla eredmény bizonyítéka.
Kidolgozott és határpéldák
Működő példa
Jobb farok teszt
- Bemenet
- z = 2.3263; jobb farok
- Kimenet
- p ≈ 0.01
A kiválasztott alternatíva határozza meg, hogy melyik farok kerül beszámításra.
Határeset
Elosztási központ
- Bemenet
- z = 0; kétoldalas
- Kimenet
- p = 1
A központosított statisztika egyik irányban sem szélsőséges.
Gyakori hibák
- Kétoldalas kimenet kiválasztása a megfigyelt eredményből irányhipotézis felállítása után.
- P értelmezése annak valószínűségeként, hogy a nullhipotézis igaz.
- z eloszlás használata, ha a mintavételi modell vagy a tesztstatisztika más referenciaeloszlást igényel.
Hogyan kell értelmezni az eredményt
A p-érték annak a valószínűsége, hogy a megadott nullmodell szerint egy tesztstatisztika legalább olyan szélsőséges a kiválasztott farokirányban. Ez nem egy hatás mérete vagy egy hipotézis utólagos valószínűsége.
Hatály
Alkalmas
- Egy ismert z statisztikából standard-normál farokvalószínűség reprodukálása.
- Egy- és kétoldalas z-próba aritmetika ellenőrzése.
Ne használja
- A teszt vagy a farok kiválasztása az eredmény megtekintése után.
- Érdemi döntés meghozatala feltételezések, hatásméret, bizonytalanság és kontextus nélkül.
Eszközök ugyanarra a feladatra
Következő eszközök a munkafolyamatban
Bizonyítékok és források
- A p-érték a farok szélsőségességét méri a nullmodellben, nem pedig annak valószínűségét, hogy a nullhipotézis igaz.National Institute of Standards and Technology: What are confidence intervals and p-values?Támogatja: P-értékek farokvalószínűségként meghatározott nullmodell és előre kiválasztott szignifikanciaszintek mellett. Áttekintve 2026-08-22.
- A standard normál valószínűségi eloszlás szimmetrikus, és ennek CDF a végvalószínűségét adja meg z-hez.National Institute of Standards and Technology: Normal DistributionTámogatja: A normál normálsűrűség, a kumulatív valószínűség és a kvantilis összefüggés. Áttekintve 2026-08-22.
- Az alsó, felső vagy kétoldalas faroknak meg kell egyeznie az értelmezés előtt kiválasztott alternatív hipotézissel.OpenStax: Introductory Statistics 2e — Full Hypothesis-Test ExamplesTámogatja: Nullhipotézis tesztek, p-értékek, konfidencia intervallumok és eloszlás kiválasztása. Áttekintve 2026-08-22.
Feltételezések és korlátok
- Ezt csak akkor használja, ha a szabványos normál referenciaeloszlás indokolt. Nem helyettesíti a vizsgálati tervezést, a hatásméret-elemzést, a többszörös tesztelés korrekcióját vagy a tartomány-specifikus értelmezést.
- A statisztikai p-érték kalkulátor csak az űrlapon megadott értékeket használja, és nem következtet intézményre, szabályzatra, szerződésre, populációra vagy projektfeltételre.
- A munkaszámítások megtartják a teljes numerikus pontosságot; A kijelző kerekítése különálló, és nem szabad későbbi számításba másolni, ha a kerekítetlen érték rendelkezésre áll.
Források
- National Institute of Standards and Technology: What are confidence intervals and p-values?P-értékek farokvalószínűségként egy megadott nullmodell szerint. Ellenőrizve 2026-08-22.
- National Institute of Standards and Technology: Normal DistributionA normál normális eloszlás, a kumulatív valószínűség és a kvantilisek. Ellenőrizve 2026-08-22.
- OpenStax: Introductory Statistics 2e — Full Hypothesis-Test ExamplesNormál végek, p-értékek, konfidencia intervallumok és statisztikai értelmezés. Ellenőrizve 2026-08-22.
Kapcsolódó kalkulátorok
Ellenőrzés
Hogyan ellenőrizzük ezt a kalkulátort
A bizalom megismételhető bizonyítékokon, nem a modell magabiztosságán alapul. Ezen az oldalon ellenőrizhető a képlet, a feltételezések, a kidolgozott példa és a hivatkozott források.
- Verziózott számításA képlet logikája elkülönül a felülettől, és automatizált nyilvántartási és működési ellenőrzések fedik le.
- Hivatkozott bizonyítékokFüggetlen ellenőrzéshez kapcsolt források: 3.
- Átlátható MI-használatAz MI segíthet a szövegezésben vagy a kritikai ellenőrzésben. A modellek egyetértése nem bizonyíték, és emberi szakértői ellenőrzést csak névvel feltüntetett ellenőr esetén állítunk.
Gyakori kérdések
Hogyan működik a statisztikai p-érték kalkulátor ?
Normál normál CDF Φ, alsó farok p = Φ(z), felső farok p = 1 − Φ(z) és kétoldalas p = 2 × [1 − Φ(|z|)]. Az eredmények a 0 és 1 közötti valószínűségi intervallumhoz vannak rögzítve.
Mit kell beírnom a statisztikai p-érték kalkulátor mezőbe?
Adja meg a z-vel jelölt standard-normál tesztstatisztikát, és azt, hogy az alternatíva kétoldalas, alsó vagy felső végű, majd ellenőrizze, hogyan származtatták a z-vel jelölt standard-normál tesztstatisztikát, hogy a normál modellben kiválasztották-e a becslési feltételezéseket, és azt megelőzően.
Mikor kerüljem el, hogy csak a statisztikai p-érték kalkulátor-ra hagyatkozzam?
Ezt csak akkor használja, ha a szabványos normál referenciaeloszlás indokolt. Nem helyettesíti a vizsgálati tervezést, a hatásméret-elemzést, a többszörös tesztelés korrekcióját vagy a tartomány-specifikus értelmezést.
Utolsó frissítés 2026-08-25 · standard-normal-tail-six-decimal-v2 · content-2026-08-22 · Gépi fordítás; képleteket és forrásokat ellenőriztük az angol forrásban a megjelenített felülvizsgálati dátumon.