Çalışılan örnek
İki taraflı pozitif z
- Giriş
- z = 1.96; iki taraflı
- Çıkış
- p ≈ 0.049996
İki simetrik kuyruğun her biri yaklaşık 0.025 katkıda bulunur.
istatistiksel p değeri Hesaplayıcı
Alternatif hipotezi açık tutarken, z ile gösterilen sağlanan standart normal test istatistiğini kuyruk olasılığına dönüştürün. Görüntülenen p değerleri, mevcut sayısal yaklaşımın test edilen doğruluğuyla eşleşen altı ondalık basamakla sınırlıdır. Bu sayfada z ile gösterilen standart normal test istatistiği ham verilerden elde edilmez veya küçük bir istatistiksel p değeri, bir hipotezin doğru olma olasılığı olarak ele alınmaz.
Bu hesaplayıcı yararlı oldu mu?
Bu hesaplayıcı nasıl kullanılır
z ile gösterilen standart normal test istatistiğini ve alternatifin iki taraflı mı, alt kuyruk mu yoksa üst kuyruk mu olduğunu girin.
z ile gösterilen standart normal test istatistiğinin nasıl türetildiğini, normal model varsayımlarının geçerli olup olmadığını ve verileri görmeden önce kuyruğun seçilip seçilmediğini gözden geçirin.
Standart normal model altındaki istatistiksel p-değerini ve z ile gösterilen girilen standart-normal test istatistiğini okuyun ve yanıtı yeniden kullanmadan önce görüntülenen varsayımları karşılaştırın.
Formül
Standart normal için CDF Φ, alt kuyruk p = Φ(z), üst kuyruk p = 1 − Φ(z) ve iki taraflı p = 2 × [1 − Φ(|z|)]. Sonuçlar 0 ila 1 arasındaki olasılık aralığına sabitlenir.
Çözümlü örnek
z ile gösterilen standart normal test istatistiğinin 1.96 olması, desteklenen gösterim hassasiyetinde yaklaşık 0.049996 değerinde iki taraflı istatistiksel p-değeri verir; z = 0, tek taraflı kuyrukların her biri için 0.5 ve iki taraflı hesaplama için 1.0 verir.
Referans kılavuzu
Formül ayrıntıları ve sonuç kılavuzu
Hesaplamayı bağımsız olarak yeniden oluşturmak için aşağıdaki değişkenleri, türetmeyi, kesinlik kuralını ve çalışılan durumları izleyin.
Değişkenler
| Sembol | Anlamı | Birim | Rol |
|---|---|---|---|
| z | Standart normal test istatistiği | standart sapmalar | Giriş |
| Φ(z) | Standart normal kümülatif olasılık | olasılık | Orta seviye |
| p | Seçilen kuyruk için p değeri | olasılık | Çıkış |
Türetme
- Sol kuyruk olasılığı p = Φ(z), sağ kuyruk olasılığı ise p = 1 − Φ(z)'dir.
- Simetrik iki taraflı z testi için, p = 2 × min[Φ(z), 1 − Φ(z)].
- Olasılık, standart normal CDF'nin sayısal değerlendirmesinden sonra [0, 1] ile sınırlıdır.
Yuvarlama ve hassasiyet
Normal CDF sayısal olarak değerlendirilir ve p değerleri, mevcut yaklaşımın test edilen doğruluğuyla eşleşen 6 ondalık basamaktan fazlasını göstermez. 0 olarak gösterilen değerler ekran çözünürlüğünün altındadır, imkansız bir sıfır sonucun kanıtı değildir.
Çalışılan ve sınır örnekleri
Çalışılan örnek
Sağ kuyruk testi
- Giriş
- z = 2.3263; sağ kuyruk
- Çıkış
- p ≈ 0.01
Seçilen alternatif hangi kuyruğun sayılacağını belirler.
Sınır durumu
Dağıtım merkezi
- Giriş
- z = 0; iki taraflı
- Çıkış
- p = 1
Ortalanmış bir istatistik her iki yönde de aşırı değildir.
Yaygın hatalar
- Gözlemlenen sonuçtan yönlü bir hipotez oluşturduktan sonra iki taraflı çıktının seçilmesi.
- p'yi sıfır hipotezinin doğru olma olasılığı olarak yorumlamak.
- Örnekleme modeli veya test istatistiği başka bir referans dağılımı gerektirdiğinde z dağılımının kullanılması.
Sonuç nasıl yorumlanır?
p-değeri, belirtilen sıfır modeli altında, seçilen kuyruk yönünde en az gözlenen değer kadar uç bir test istatistiği elde etme olasılığıdır. Bir etki büyüklüğü veya bir hipotezin sonsal olasılığı değildir.
Kapsam
Şunun için uygun:
- Bilinen bir z istatistiğinden standart-normal kuyruk olasılığının yeniden üretilmesi.
- Bir ve iki taraflı z testi aritmetiği kontrol ediliyor.
için kullanmayın
- Sonuca baktıktan sonra testi veya kuyruğu seçmek.
- Varsayımlar, etki büyüklüğü, belirsizlik ve bağlam olmadan önemli bir karar vermek.
Aynı göreve yönelik araçlar
İş akışındaki sonraki araçlar
Kanıt ve kaynaklar
- Bir p-değeri, sıfır hipotezinin doğru olma olasılığını değil, sıfır modeli altında kuyruktaki uçluğu ölçer.National Institute of Standards and Technology: What are confidence intervals and p-values?Destekler: Belirtilen bir sıfır modeli altında kuyruk olasılıkları olarak p-değerleri ve önceden seçilmiş anlamlılık düzeyleri. İncelendi 2026-08-22.
- Standart normal olasılık dağılımı simetriktir ve CDF z için kuyruk olasılıklarını sağlar.National Institute of Standards and Technology: Normal DistributionDestekler: Standart normal yoğunluk, kümülatif olasılık ve nicelik ilişkisi. İncelendi 2026-08-22.
- Alt, üst veya iki taraflı kuyruk, yorumlanmadan önce seçilen alternatif hipotezle eşleşmelidir.OpenStax: Introductory Statistics 2e — Full Hypothesis-Test ExamplesDestekler: Boş hipotez testleri, p değerleri, güven aralıkları ve dağılım seçimi. İncelendi 2026-08-22.
Varsayımlar ve sınırlar
- Bunu yalnızca standart bir normal referans dağılımı doğrulandığında kullanın. Çalışma tasarımının, etki büyüklüğü analizinin, çoklu test düzeltmesinin veya alana özgü yorumlamanın yerine geçmez.
- istatistiksel p değeri Hesaplayıcı yalnızca forma girilen değerleri kullanır ve herhangi bir kurum, politika, sözleşme, nüfus veya proje koşulu anlamına gelmez.
- Çalışma hesaplamaları tam sayısal kesinliği korur; ekran yuvarlama ayrıdır ve yuvarlanmamış değer mevcut olduğunda daha sonraki bir hesaplamaya kopyalanmamalıdır.
Kaynaklar
- National Institute of Standards and Technology: What are confidence intervals and p-values?Belirli bir boş model altında kuyruk olasılıkları olarak P değerleri. İncelendi 2026-08-22.
- National Institute of Standards and Technology: Normal DistributionStandart normal dağılım, kümülatif olasılık ve nicelikler. İncelendi 2026-08-22.
- OpenStax: Introductory Statistics 2e — Full Hypothesis-Test ExamplesNormal kuyruklar, p değerleri, güven aralıkları ve istatistiksel yorumlama. İncelendi 2026-08-22.
İlgili hesaplayıcılar
Doğrulama
Bu hesaplayıcı nasıl kontrol edilir
Güven, model güveninden değil, yeniden üretilebilir kanıtlardan gelir. Bu sayfada formülü, varsayımları, çözülmüş örneği ve belirtilen kaynakları inceleyebilirsiniz.
- Sürümlenmiş hesaplamaFormül mantığı arayüzden ayrı tutulur ve otomatik kayıt ile davranış kontrolleriyle sınanır.
- Kaynaklı kanıtBağımsız kontrol için bağlantı verilen kaynaklar: 3.
- Şeffaf yapay zekâ kullanımıYapay zekâ taslak hazırlamaya veya eleştirel incelemeye yardımcı olabilir. Modellerin aynı fikirde olması kanıt değildir ve adı belirtilen bir inceleyen gösterilmedikçe insan uzman incelemesi iddia edilmez.
Sık sorulan sorular
istatistiksel p değeri Hesaplayıcı nasıl çalışır?
Standart normal için CDF Φ, alt kuyruk p = Φ(z), üst kuyruk p = 1 − Φ(z) ve iki taraflı p = 2 × [1 − Φ(|z|)]. Sonuçlar 0 ila 1 arasındaki olasılık aralığına sabitlenir.
istatistiksel p değeri Hesaplayıcı'ye ne girmeliyim?
Standart normal test istatistiği z değerini ve alternatif hipotezin iki taraflı, alt kuyruklu veya üst kuyruklu olduğunu girin; ardından z test istatistiğinin nasıl türetildiğini, normal dağılım varsayımlarının geçerli olup olmadığını ve kuyruğun veriler görülmeden önce seçilip seçilmediğini doğrulayın.
Yalnızca istatistiksel p değeri Hesaplayıcı'ye güvenmekten ne zaman kaçınmalıyım?
Bunu yalnızca standart bir normal referans dağılımı doğrulandığında kullanın. Çalışma tasarımının, etki büyüklüğü analizinin, çoklu test düzeltmesinin veya alana özgü yorumlamanın yerine geçmez.
Son güncelleme 2026-08-25 · standard-normal-tail-six-decimal-v2 · content-2026-08-22 · Makine çevirisi; Formüller ve kaynaklar, görüntülenen inceleme tarihinde İngilizce kaynaktan kontrol edildi.