Калкулатор за p-стойност — z-тест на средна стойност
Проверете средна стойност от извадка срещу нулева хипотеза и получете p-стойността, z-статистиката и двата варианта.
Формулите и източниците са актуализирани · Източници на данни · 1Алгоритъм, константи и начални входни стойности (JSON)
За този калкулатор
P-стойността е вероятността да се наблюдава поне толкова краен резултат, ако нулевата хипотеза е вярна. Тя не е вероятността нулевата хипотеза да е вярна и не казва нищо за големината на ефекта. Този калкулатор използва z-тест, който предполага, че стандартното отклонение на популацията е известно или че извадката е голяма.
Примерно изчисление
изчислено със стойностите по подразбиране по-долу
Средна стойност на извадката 102 · Хипотетична средна стойност 100 · Стандартно отклонение 15 · Размер на извадката 30 · Вид на теста Двустранен · Едностранна алтернативна хипотеза Средната стойност е по-голяма P-стойност 0,4652 · Z-статистика 0,730 · Едностранна p-стойност 0,2326 · Двустранна p-стойност 0,4652 · Стандартна грешка 2,7386 Незначимо
Метод и допускания
z = (x − m0) ÷ (s ÷ √(n)); p_upper = 1 − Φ(z); p_lower = Φ(z); p_two = 2 × [1 − Φ(|z|)]; Φ(z) = 0.5 × [1 + erf(z ÷ √(2))] При едностранен тест изберете p_upper или p_lower според алтернативната хипотеза; двустранният тест проверява и двете посоки. erf използва 5-членното приближение на Abramowitz–Stegun; p е ограничено в [0, 1]. P-стойността е вероятността да се наблюдава поне толкова краен резултат, ако нулевата хипотеза е вярна. Тя не е вероятността нулевата хипотеза да е вярна и не казва нищо за големината на ефекта. Този калкулатор използва z-тест, който предполага, че стандартното отклонение на популацията е известно или че извадката е голяма.
Източници на данни
Отказ от отговорност
Тези калкулатори дават общи математически резултати. Подходящи са за учене, планиране и оценка — проверете всичко, което влиза в оценявана работа, публикувана стойност или финансов ангажимент.
Източник на реализацията
Записът описва реализацията на страницата, а не независима проверка. Външните източници подкрепят само посочената формула или определение; оценките и собствените правила запазват допусканията си.
Често задавани въпроси
Каква формула използва Калкулатор за p-стойност — z-тест на средна стойност?
Формула: z = (x − m0) ÷ (s ÷ √(n)); p_upper = 1 − Φ(z); p_lower = Φ(z); p_two = 2 × [1 − Φ(|z|)]; Φ(z) = 0.5 × [1 + erf(z ÷ √(2))] При едностранен тест изберете p_upper или p_lower според алтернативната хипотеза; двустранният тест проверява и двете посоки. erf използва 5-членното приближение на Abramowitz–Stegun; p е ограничено в [0, 1].
Какви входни данни и граници има Калкулатор за p-стойност — z-тест на средна стойност?
Използвайте единиците до полетата. Това са граници на формуляра, не препоръчителни стойности. Средна стойност на извадката: -1 000 000–1 000 000; Хипотетична средна стойност: -1 000 000–1 000 000; Стандартно отклонение: 0,0001–1 000 000; Размер на извадката: 2–10 000 000 z = (x − m0) ÷ (s ÷ √(n)); p_upper = 1 − Φ(z); p_lower = Φ(z); p_two = 2 × [1 − Φ(|z|)]; Φ(z) = 0.5 × [1 + erf(z ÷ √(2))] При едностранен тест изберете p_upper или p_lower според алтернативната хипотеза; двустранният тест проверява и двете посоки. erf използва 5-членното приближение на Abramowitz–Stegun; p е ограничено в [0, 1]. P-стойността е вероятността да се наблюдава поне толкова краен резултат, ако нулевата хипотеза е вярна. Тя не е вероятността нулевата хипотеза да е вярна и не казва нищо за големината на ефекта. Този калкулатор използва z-тест, който предполага, че стандартното отклонение на популацията е известно или че извадката е голяма.
Какъв е пълен пример за изчисление с Средна стойност на извадката = 102; Хипотетична средна стойност = 100?
Входни данни: Средна стойност на извадката = 102; Хипотетична средна стойност = 100; Стандартно отклонение = 15; Размер на извадката = 30; Вид на теста = Двустранен; Едностранна алтернативна хипотеза = Средната стойност е по-голяма. Изчисление: z = (x − m0) ÷ (s ÷ √(n)); p_upper = 1 − Φ(z); p_lower = Φ(z); p_two = 2 × [1 − Φ(|z|)]; Φ(z) = 0.5 × [1 + erf(z ÷ √(2))]. Резултати: P-стойност = 0,4652; Z-статистика = 0,730; Едностранна p-стойност = 0,2326; Двустранна p-стойност = 0,4652; Стандартна грешка = 2,7386.