Máy tính giá trị P — kiểm định z và mức ý nghĩa
Kiểm định trung bình mẫu so với giả thuyết không, cho giá trị p, thống kê z và kết quả một phía, hai phía.
Công thức và nguồn đã cập nhật · Nguồn dữ liệu · 1Xem thuật toán, hằng số và đầu vào mặc định (JSON)
Giới thiệu về công cụ tính này
Giá trị p là xác suất quan sát được kết quả ít nhất cực đoan như vậy nếu giả thuyết không đúng. Nó không phải xác suất giả thuyết không đúng, và cũng không cho biết hiệu ứng lớn đến mức nào. Công cụ này dùng kiểm định z, giả định đã biết độ lệch chuẩn tổng thể hoặc có cỡ mẫu lớn.
Ví dụ tính toán
tính với các giá trị mặc định bên dưới
Trung bình mẫu 102 · Trung bình theo giả thuyết 100 · Độ lệch chuẩn 15 · Cỡ mẫu 30 · Loại kiểm định Hai phía · Giả thuyết thay thế một phía Trung bình lớn hơn Giá trị P 0,4652 · Thống kê Z 0,730 · Giá trị p một phía 0,2326 · Giá trị p hai phía 0,4652 · Sai số chuẩn 2,7386 Không có ý nghĩa thống kê
Cách tính và giả định
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))] Với kiểm định một phía, chọn p_upper hoặc p_lower theo giả thuyết thay thế; kiểm định hai phía xét cả hai hướng. Hàm erf dùng xấp xỉ Abramowitz–Stegun 5 số hạng; p được giới hạn trong [0, 1]. Giá trị p là xác suất quan sát được kết quả ít nhất cực đoan như vậy nếu giả thuyết không đúng. Nó không phải xác suất giả thuyết không đúng, và cũng không cho biết hiệu ứng lớn đến mức nào. Công cụ này dùng kiểm định z, giả định đã biết độ lệch chuẩn tổng thể hoặc có cỡ mẫu lớn.
Nguồn dữ liệu
Miễn trừ trách nhiệm
Các công cụ này đưa ra kết quả toán học chung. Chúng phù hợp cho việc học, lập kế hoạch và ước lượng — hãy kiểm chứng mọi giá trị sẽ đi vào bài được chấm điểm, số liệu công bố hoặc cam kết tài chính.
Nguồn triển khai
Bản ghi này mô tả cách triển khai trang, không phải xác nhận độc lập. Nguồn bên ngoài chỉ hỗ trợ công thức hoặc định nghĩa được nêu; các ước tính và quy tắc riêng vẫn có giả định riêng.
Câu hỏi thường gặp
Máy tính giá trị P — kiểm định z và mức ý nghĩa sử dụng công thức nào?
Công thức: 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))] Với kiểm định một phía, chọn p_upper hoặc p_lower theo giả thuyết thay thế; kiểm định hai phía xét cả hai hướng. Hàm erf dùng xấp xỉ Abramowitz–Stegun 5 số hạng; p được giới hạn trong [0, 1].
Máy tính giá trị P — kiểm định z và mức ý nghĩa dùng dữ liệu và giới hạn nào?
Dùng đơn vị cạnh mỗi ô. Đây là giới hạn biểu mẫu, không phải giá trị khuyến nghị. Trung bình mẫu: -1.000.000–1.000.000; Trung bình theo giả thuyết: -1.000.000–1.000.000; Độ lệch chuẩn: 0,0001–1.000.000; Cỡ mẫu: 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))] Với kiểm định một phía, chọn p_upper hoặc p_lower theo giả thuyết thay thế; kiểm định hai phía xét cả hai hướng. Hàm erf dùng xấp xỉ Abramowitz–Stegun 5 số hạng; p được giới hạn trong [0, 1]. Giá trị p là xác suất quan sát được kết quả ít nhất cực đoan như vậy nếu giả thuyết không đúng. Nó không phải xác suất giả thuyết không đúng, và cũng không cho biết hiệu ứng lớn đến mức nào. Công cụ này dùng kiểm định z, giả định đã biết độ lệch chuẩn tổng thể hoặc có cỡ mẫu lớn.
Ví dụ tính toán đầy đủ của Trung bình mẫu = 102; Trung bình theo giả thuyết = 100 là gì?
Dữ liệu: Trung bình mẫu = 102; Trung bình theo giả thuyết = 100; Độ lệch chuẩn = 15; Cỡ mẫu = 30; Loại kiểm định = Hai phía; Giả thuyết thay thế một phía = Trung bình lớn hơn. Tính toán: 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))]. Kết quả: Giá trị P = 0,4652; Thống kê Z = 0,730; Giá trị p một phía = 0,2326; Giá trị p hai phía = 0,4652; Sai số chuẩn = 2,7386.