Калькулятор p-значення — z-тест для середнього
Перевіряє середнє вибірки проти нульової гіпотези та видає p-значення, статистику z і одно- та двосторонні результати.
Формули та джерела оновлено · Джерела даних · 1Переглянути алгоритм, константи й початкові значення (JSON)
Про цей калькулятор
p-значення — це ймовірність побачити настільки ж або більш екстремальний результат, якщо нульова гіпотеза правильна. Це не ймовірність того, що нульова гіпотеза правильна, і воно нічого не каже про розмір ефекту. Тут використано z-тест, який припускає, що ви знаєте стандартне відхилення сукупності або маєте велику вибірку.
Приклад розрахунку
розраховано зі значеннями за замовчуванням нижче
Середнє вибірки 102 · Гіпотетичне середнє 100 · Стандартне відхилення 15 · Обсяг вибірки 30 · Тип тесту Двосторонній · Одностороння альтернативна гіпотеза Середнє більше p-значення 0,4652 · Статистика z 0,730 · Одностороннє p-значення 0,2326 · Двостороннє p-значення 0,4652 · Стандартна похибка 2,7386 Не значуще
Методика та припущення
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))] Для одностороннього тесту оберіть p_upper або p_lower відповідно до альтернативної гіпотези; двосторонній тест перевіряє обидва напрямки. erf використовує 5-членне наближення Абрамовіца—Стегуна, а p обмежується діапазоном [0, 1]. p-значення — це ймовірність побачити настільки ж або більш екстремальний результат, якщо нульова гіпотеза правильна. Це не ймовірність того, що нульова гіпотеза правильна, і воно нічого не каже про розмір ефекту. Тут використано z-тест, який припускає, що ви знаєте стандартне відхилення сукупності або маєте велику вибірку.
Джерела даних
Відмова від відповідальності
Ці калькулятори дають загальні математичні результати. Вони підходять для навчання, планування та оцінки — перевіряйте все, що йде в оцінювану роботу, опубліковану цифру чи фінансове зобов'язання.
Джерело реалізації
Цей запис описує реалізацію сторінки, а не незалежну перевірку. Зовнішні джерела підтверджують лише зазначену формулу або визначення; оцінки та власні правила зберігають свої припущення.
Часті запитання
Яку формулу використовує Калькулятор p-значення — z-тест для середнього?
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))] Для одностороннього тесту оберіть p_upper або p_lower відповідно до альтернативної гіпотези; двосторонній тест перевіряє обидва напрямки. erf використовує 5-членне наближення Абрамовіца—Стегуна, а p обмежується діапазоном [0, 1].
Які дані та обмеження має Калькулятор p-значення — z-тест для середнього?
Використовуйте одиниці біля полів. Це межі форми, а не рекомендовані значення. Середнє вибірки: -1 000 000–1 000 000; Гіпотетичне середнє: -1 000 000–1 000 000; Стандартне відхилення: 0,0001–1 000 000; Обсяг вибірки: 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))] Для одностороннього тесту оберіть p_upper або p_lower відповідно до альтернативної гіпотези; двосторонній тест перевіряє обидва напрямки. erf використовує 5-членне наближення Абрамовіца—Стегуна, а p обмежується діапазоном [0, 1]. p-значення — це ймовірність побачити настільки ж або більш екстремальний результат, якщо нульова гіпотеза правильна. Це не ймовірність того, що нульова гіпотеза правильна, і воно нічого не каже про розмір ефекту. Тут використано z-тест, який припускає, що ви знаєте стандартне відхилення сукупності або маєте велику вибірку.
Який повний приклад розрахунку для Середнє вибірки = 102; Гіпотетичне середнє = 100?
Дані: Середнє вибірки = 102; Гіпотетичне середнє = 100; Стандартне відхилення = 15; Обсяг вибірки = 30; Тип тесту = Двосторонній; Одностороння альтернативна гіпотеза = Середнє більше. Розрахунок: 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))]. Результати: p-значення = 0,4652; Статистика z = 0,730; Одностороннє p-значення = 0,2326; Двостороннє p-значення = 0,4652; Стандартна похибка = 2,7386.