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Calculateur De Valeur P
Cet outil incroyable vous permettra de trouver la p-value. Vous pouvez utiliser des statistiques de test pour déterminer quelle valeur de p est unilatérale et laquelle est bilatérale.
calculateur de valeur p
Quelle p-value calculer ?
valeur p :
?
Table des matières
Quelle est la valeur p ?
La probabilité que la statistique de test produise des valeurs à l'extrémité la plus basse de la valeur qu'elle a produite dans votre échantillon. Il est important de garder à l'esprit que cette probabilité a été calculée sous l'hypothèse d'une vraie hypothèse nulle !
La valeur p est plus intuitive et répond à la question : si je suppose que l'hypothèse nulle est vraie, alors quelle est la probabilité que le test que je fais pour un autre échantillon produise une valeur au moins aussi extrême que celle que j'ai vue pour l'échantillon que j'ai déjà?
Comment calculez-vous la valeur p à l'aide des statistiques de test ?
Vous devez comprendre la distribution de la statistique de test, en supposant que l'hypothèse nulle est vérifiée. La fonction de distribution cumulative (cdf) peut être utilisée pour exprimer la probabilité que les statistiques de test soient au moins aussi extrêmes et aussi extrêmes que la valeur x de l'échantillon.
Test queue gauche : p-value = cdf (x)
Test unilatéral à droite : p-value = 1 - cdf (x)
Test bilatéral : valeur de p = 2 * min {{cdf (x) , 1 - cdf (x) }}
Les tests d'hypothèses sont caractérisés par les distributions de probabilité les plus courantes. Cela peut compliquer le calcul manuel de la valeur p. Il est probable que vous deviez utiliser un ordinateur ou un tableau statistique pour calculer les valeurs approximatives du cdf.
Vous savez maintenant comment calculer la valeur p. Mais, pourquoi voudriez-vous faire cela ? L'approche de la valeur p pour les tests d'hypothèse est une alternative à l'approche de la valeur critique. Le niveau de signification (a) est ce que les chercheurs doivent définir avant de rejeter l'hypothèse nulle si elle est vraie (donc erreur). Pour déterminer rapidement s'il faut rejeter les hypothèses nulles à ce niveau de signification, vous devrez simplement comparer votre valeur de p avec n'importe quelle valeur donnée a. Nous expliquerons en détail comment interpréter les p-values.
Comment interprétez-vous la valeur p ?
Nous avons déjà mentionné que la p-value répond à la question suivante.
Si je suppose que l'hypothèse nulle est vraie, alors quelle est la probabilité que le test que je fais pour un autre échantillon produise une valeur au moins aussi extrême que celle que j'ai vue pour celui que j'ai déjà ?
Qu'est-ce que cela signifie pour toi? Vous avez deux choix :
Une valeur p élevée signifie que vos données sont compatibles avec l'hypothèse nulle.
Une petite valeur de p est une preuve contre l'hypothèse nulle. Cela signifie que votre résultat semblerait très improbable si l'hypothèse nulle était vraie.
Il se peut que l'hypothèse nulle soit valable, mais votre échantillon est très inhabituel. Imaginez que nous étudions les effets d'un nouveau médicament et obtenons une valeur p de 0,03. Dans 3% des études similaires à la nôtre, cela signifie que même si le médicament n'avait aucun effet, le hasard pouvait toujours produire la même valeur ou même plus.
Vous pouvez répondre à la question "Quelle est la valeur p ?" par ce qui suit : Une valeur de p est le niveau de signification le plus bas qui conduirait au rejet de l'hypothèse nulle. Maintenant, vous devrez décider de l'hypothèse nulle à un certain niveau de signification. Comparez simplement votre valeur p avec.
Si la valeur de p ≤ a, alors rejetez l'hypothèse nulle et acceptez l'hypothèse alternative.
Si la valeur de p ≥ a alors n'a pas suffisamment de preuves pour rejeter l'hypothèse nulle.
Le sort de l'hypothèse nulle est déterminé par a. Si la valeur de p était de 0,03, nous rejetterions les hypothèses nulles à un niveau de signification de 0,05 mais pas à 0,01. C'est pourquoi il est important de spécifier le niveau de signification à l'avance et de ne pas ajuster après que la valeur p a été déterminée. Un seuil de signification de 0,05 représente la valeur la plus courante. Cependant, ce n'est pas magique.
Comment utiliser le calculateur de valeur p pour calculer les valeurs p à partir des statistiques de test ?
Notre calculateur de valeur p facilite le calcul de la valeur p pour les statistiques de test complexes. Voici les étapes à suivre :
Choisissez parmi l'hypothèse alternative.
Faites-nous savoir la distribution de votre statistique de test dans l'hypothèse nulle. Est-ce N(0,1), t–Student, F de Snecor, chi carré ou t-Student ? Ces sections sont pour ceux qui ne sont pas sûrs.
Si nécessaire, indiquez la distribution de liberté de la statistique de test.
Pour votre échantillon de données, entrez la valeur de la statistique de test calculée.
Le calculateur calcule la valeur p de la statistique de test et donne la décision concernant l'hypothèse nulle. La signification standard est de 0,05 par défaut.
Si vous avez besoin d'augmenter la précision avec laquelle les calculs sont effectués ou de modifier la signification, passez en mode avancé.
Comment puis-je trouver la valeur p des scores Z ?
Les formules suivantes sont utilisées pour calculer la valeur p de la fonction de distribution cumulative (CDF) de la distribution normale standard. Il est traditionnellement désigné par Ph.
Test z à queue gauche :
valeur p = Ph (Z==score==)
Test z unilatéral à droite :
valeur p = 1 - (Z==score==)
Test z bilatéral :
valeur p = 2 * Ph (- | Z==score==|)
ou
valeur p = 2 - 2 * Ph (- | Z==score==|)
Si la statistique de test se rapproche de la distribution normale N(0,1), nous utilisons le. Le théorème central limite vous permet de compter sur l'approximation lorsque vous avez de grands échantillons (disons 50 points de données) et de traiter la distribution comme normale.
Comment puis-je trouver la valeur p de t ?
La valeur du score t peut être calculée à l'aide des formules suivantes. cdf==t, d== représente la fonction de distribution cumulative pour la distribution t-Student avec degrés de liberté.
Test t unilatéral à gauche :
valeur p = cdf==t, d==(t==score==)
Test t unilatéral à droite :
p-value = 1 - cdf==t, d==(t==score==|)
Test t bilatéral :
valeur p = 2 * cdf==t, d==(-|t==score==|)
ou
valeur p = 2 - 2 * cdf==t, d==(|t==score==|)
Si votre statistique de test est dans la distribution des étudiants, vous pouvez utiliser l'option t-score. Cette distribution est de forme similaire à N(0.1) (en forme de cloche, symétrique), mais elle a plus de queues. Le paramètre degrés de liberté détermine la forme exacte. La distribution t-Student peut être distinguée de la distribution normale N(0.1) si le nombre de degrés est supérieur à 30.
Est-il possible d'avoir une p-value négative ?
La valeur p ne peut pas être négative. Étant donné que les probabilités ne peuvent pas être négatives, la valeur de p est la probabilité que la statistique de test satisfasse à certaines conditions.
Que signifie une valeur de p élevée ?
Une valeur de p élevée signifie qu'il y a de fortes chances que la statistique de test d'un autre échantillon produise une valeur au moins aussi extrême que celle de votre échantillon. Vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle si votre valeur de p est élevée.
Que signifie une valeur p de faible valeur ?
Des valeurs de p faibles indiquent qu'il y a peu de chances que la statistique de test pour un autre échantillon produise une valeur au moins aussi extrême ou similaire à celle qui a été observée pour l'échantillon actuel. Les faibles valeurs de p sont la preuve de l'hypothèse alternative. Ils vous permettent de le rejeter.
Auteur de l'article
Parmis Kazemi
Parmis est un créateur de contenu passionné par l'écriture et la création de nouvelles choses. Elle est également très intéressée par la technologie et aime apprendre de nouvelles choses.
Calculateur De Valeur P Français
Publié: Thu Jul 28 2022
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