Калькулятор p-значения (из Z-оценки)
Калькулятор p-значения (из Z-оценки)
Введите z-оценку и выберите, проводите ли вы двусторонний тест (проверка любого отличия) или односторонний тест (проверка отличия в конкретном направлении). Это конвертирует z-оценку в соответствующее p-значение, используя стандартное нормальное распределение.
- Двустороннее p-значение: p = 2 × (1 − Φ(|z|)), учитывая экстремальные значения в обоих направлениях.
- Одностороннее p-значение: p = 1 − Φ(z) (правостороннее) или p = Φ(z) (левостороннее).
- Частые контрольные точки: z = 1.96 даёт двустороннее p-значение 0.05, а z = 2.576 даёт 0.01 — два наиболее используемых порога значимости.
Что такое z-оценка и откуда она берётся?
Z-оценка измеряет, на сколько стандартных отклонений значение отстоит от среднего; обычно это результат другого статистического теста.
Почему одна и та же z-оценка даёт разное p-значение для одностороннего и двустороннего теста?
Двусторонний тест делит порог значимости между обоими крайними значениями распределения, поэтому требует более экстремальной z-оценки для того же p-значения.
Калькулятор p-значения (из Z-оценки)
Введите z-оценку и выберите, проводите ли вы двусторонний тест (проверка любого отличия) или односторонний тест (проверка отличия в конкретном направлении). Это конвертирует z-оценку в соответствующее p-значение, используя стандартное нормальное распределение.
- Двустороннее p-значение: p = 2 × (1 − Φ(|z|)), учитывая экстремальные значения в обоих направлениях.
- Одностороннее p-значение: p = 1 − Φ(z) (правостороннее) или p = Φ(z) (левостороннее).
- Частые контрольные точки: z = 1.96 даёт двустороннее p-значение 0.05, а z = 2.576 даёт 0.01 — два наиболее используемых порога значимости.
Что такое z-оценка и откуда она берётся?
Z-оценка измеряет, на сколько стандартных отклонений значение отстоит от среднего; обычно это результат другого статистического теста.
Почему одна и та же z-оценка даёт разное p-значение для одностороннего и двустороннего теста?
Двусторонний тест делит порог значимости между обоими крайними значениями распределения, поэтому требует более экстремальной z-оценки для того же p-значения.