Mathematische Taschenrechner
P-Wert-Rechner
Mit diesem unglaublichen Tool können Sie den p-Wert ermitteln. Sie können Teststatistiken verwenden, um zu bestimmen, welcher p-Wert einseitig und welcher zweiseitig ist.
p-Wert-Rechner
Welcher p-Wert soll berechnet werden?
p-Wert:
?
Inhaltsverzeichnis
Was ist der p-Wert?
Die Wahrscheinlichkeit, dass die Teststatistik Werte erzeugt, die das kleinste Extrem des Werts sind, den sie in Ihrer Stichprobe erzeugt hat. Es ist wichtig zu bedenken, dass diese Wahrscheinlichkeit unter der Annahme einer wahren Nullhypothese berechnet wurde!
Der p-Wert ist intuitiver und beantwortet die Frage: Wenn ich annehme, dass die Nullhypothese gilt, wie wahrscheinlich ist es dann, dass der Test, den ich für eine andere Stichprobe durchführe, einen Wert ergibt, der mindestens so extrem ist wie der, den ich gesehen habe für die Probe habe ich schon?
Wie berechnet man den p-Wert anhand von Teststatistiken?
Sie müssen die Verteilung der Teststatistik verstehen, vorausgesetzt, dass die Nullhypothese gilt. Die kumulative Verteilungsfunktion (cdf) kann verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit auszudrücken, dass die Teststatistik mindestens so extrem und so extrem wie der x-Wert für die Stichprobe ist.
Linksseitiger Test: p-Wert = cdf (x)
Rechtsseitiger Test: p-Wert = 1 - cdf (x)
Zweiseitiger Test: p-Wert = 2 * min {{cdf (x) , 1 - cdf (x) }}
Hypothesentests sind durch die häufigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen gekennzeichnet. Dies kann die manuelle Berechnung des p-Werts erschweren. Es ist wahrscheinlich, dass Sie einen Computer oder eine statistische Tabelle verwenden müssen, um ungefähre cdf-Werte zu berechnen.
Jetzt wissen Sie, wie man den p-Wert berechnet. Aber warum solltest du das tun wollen? Der p-Wert-Ansatz zum Testen von Hypothesen ist eine Alternative zum kritischen Wert-Ansatz. Das Signifikanzniveau (a) ist das, was Forscher festlegen müssen, bevor sie die Nullhypothese ablehnen, wenn sie wahr ist (also Fehler). Um schnell zu bestimmen, ob die Nullhypothesen auf diesem Signifikanzniveau abgelehnt werden sollen, müssen Sie einfach Ihren p-Wert mit einem beliebigen gegebenen Wert a vergleichen. Wir erklären ausführlich, wie p-Werte zu interpretieren sind.
Wie interpretieren Sie den p-Wert?
Wir haben bereits erwähnt, dass der p-Wert die folgende Frage beantwortet.
Wenn ich annehme, dass die Nullhypothese wahr ist, wie wahrscheinlich ist es dann, dass der Test, den ich für eine andere Probe durchführe, einen Wert ergibt, der mindestens so extrem ist wie der, den ich für die bereits vorhandene Probe gesehen habe?
Was bedeutet das für Sie? Sie haben zwei Möglichkeiten:
Ein hoher p-Wert bedeutet, dass Ihre Daten mit der Nullhypothese kompatibel sind.
Ein kleiner Wert von p spricht gegen die Nullhypothese. Das bedeutet, dass Ihr Ergebnis sehr unwahrscheinlich erscheinen würde, wenn die Nullhypothese wahr wäre.
Es kann sein, dass die Nullhypothese gilt, aber Ihre Stichprobe ist sehr ungewöhnlich. Stellen Sie sich vor, wir untersuchen die Wirkung eines neuen Medikaments und erhalten einen p-Wert von 0,03. In 3 % der Studien ähnlich wie bei uns bedeutet dies, dass selbst wenn das Medikament keine Wirkung hatte, der Zufall immer noch den gleichen Wert oder sogar einen höheren ergeben könnte.
Sie können die Frage "Was ist der p-Wert?" beantworten. mit folgendem: Ein p-Wert ist das niedrigste Signifikanzniveau, das zu einer Verwerfung der Nullhypothese führen würde. Nun müssen Sie auf einem Signifikanzniveau über die Nullhypothese entscheiden. Vergleichen Sie einfach Ihren p-Wert mit.
Wenn der p-Wert ≤ a ist, lehne die Nullhypothese ab und akzeptiere die Alternativhypothese.
Wenn der p-Wert ≥ a ist, gibt es nicht genügend Beweise, um die Nullhypothese abzulehnen.
Das Schicksal der Nullhypothese wird bestimmt durch a. Wenn der p-Wert 0,03 wäre, würden wir die Nullhypothesen bei einem Signifikanzniveau von 0,05 verwerfen, aber nicht bei 0,01. Aus diesem Grund ist es wichtig, das Signifikanzniveau im Voraus festzulegen und nicht anzupassen, nachdem der p-Wert bestimmt wurde. Ein Signifikanzniveau von 0,05 stellt den häufigsten Wert dar. Es ist jedoch nicht magisch.
Wie verwende ich den p-Wert-Rechner, um p-Werte aus Teststatistiken zu berechnen?
Unser p-Wert-Rechner erleichtert die Berechnung des p-Werts für komplexe Teststatistiken. Dies sind die folgenden Schritte:
Wählen Sie aus der Alternativhypothese.
Teilen Sie uns die Verteilung für Ihre Teststatistik in der Nullhypothese mit. Ist es N(0,1), t–Student, Snecors F, Chi-Quadrat oder t-Student? Diese Abschnitte sind für diejenigen, die sich nicht sicher sind.
Geben Sie ggf. die Freiheitsverteilung der Teststatistik an.
Geben Sie für Ihre Datenprobe den Wert für die berechnete Teststatistik ein.
Der Rechner berechnet den p-Wert der Teststatistik und trifft die Entscheidung bezüglich der Nullhypothese. Die Standardsignifikanz ist standardmäßig 0,05.
Wenn Sie die Genauigkeit, mit der die Berechnungen durchgeführt werden, erhöhen oder die Signifikanz ändern müssen, wechseln Sie in den erweiterten Modus.
Wie finde ich den p-Wert von Z-Scores?
Die folgenden Formeln werden verwendet, um den p-Wert für die kumulative Verteilungsfunktion (CDF) der Standardnormalverteilung zu berechnen. Es wird traditionell mit Ph bezeichnet.
Linksschwänziger z-Test:
p-Wert = Ph (Z==Score==)
Rechtsseitiger z-Test:
p-Wert = 1 - (Z==Score==)
Zweiseitiger z-Test:
p-Wert = 2 * Ph (- | Z==Score==|)
oder
p-Wert = 2 - 2 * Ph (- | Z==Score==|)
Wenn sich die Teststatistik der Normalverteilung N(0,1) annähert, verwenden wir die. Mit dem zentralen Grenzwertsatz können Sie sich bei großen Stichproben (z. B. 50 Datenpunkte) auf die Annäherung verlassen und die Verteilung als normal behandeln.
Wie finde ich den p-Wert von t?
Der Wert aus dem t-Score kann mit den folgenden Formeln berechnet werden. cdf==t, d== stellt die kumulative Verteilungsfunktion für die t-Student-Verteilung mit Freiheitsgraden dar.
Linksseitiger t-Test:
p-Wert = cdf==t, d==(t==score==)
Rechtsseitiger t-Test:
p-Wert = 1 - cdf==t, d==(t==score==|)
Zweiseitiger t-Test:
p-Wert = 2 * cdf==t, d==(-|t==score==|)
oder
p-Wert = 2 - 2 * cdf==t, d==(|t==score==|)
Wenn sich Ihre Teststatistik in der Studentenverteilung befindet, können Sie die Option t-score verwenden. Diese Verteilung hat eine ähnliche Form wie N(0,1) (glockenförmig, symmetrisch), hat aber mehr Schwänze. Der Parameter Freiheitsgrade bestimmt die genaue Form. Die t-Student-Verteilung kann von der normalen N(0,1)-Verteilung unterschieden werden, wenn die Anzahl der Abschlüsse größer als 30 ist.
Ist ein negativer p-Wert möglich?
Der p-Wert darf nicht negativ sein. Da Wahrscheinlichkeiten nicht negativ sein können, ist der p-Wert die Wahrscheinlichkeit, dass die Teststatistik bestimmte Bedingungen erfüllt.
Was bedeutet ein hoher p-Wert?
Ein hoher p-Wert bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit hoch ist, dass die Teststatistik für eine andere Stichprobe einen Wert ergibt, der mindestens so extrem ist wie der in Ihrer Stichprobe. Sie können die Nullhypothese nicht ablehnen, wenn Ihr p-Wert hoch ist.
Was bedeutet ein niedriger p-Wert?
Niedrige p-Werte weisen darauf hin, dass die Wahrscheinlichkeit gering ist, dass die Teststatistik für eine andere Stichprobe einen Wert ergibt, der mindestens so extrem oder ähnlich ist wie der Wert, der für die aktuelle Stichprobe beobachtet wurde. Niedrige p-Werte sprechen für die Alternativhypothese. Sie erlauben Ihnen, es abzulehnen.
Autor des Artikels
Parmis Kazemi
Parmis ist ein Content Creator, der eine Leidenschaft für das Schreiben und Erschaffen neuer Dinge hat. Außerdem interessiert sie sich sehr für Technik und lernt gerne Neues.
P-Wert-Rechner Deutsch
Veröffentlicht: Thu Jul 28 2022
In Kategorie Mathematische Taschenrechner
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