p值计算器
要计算什么 p 值？
p值：
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目录
| ◦P值是多少？ |
| ◦如何使用检验统计量计算 p 值？ |
| ◦你如何解释 p 值？ |
| ◦如何使用 p 值计算器从测试统计中计算 p 值？ |
| ◦如何找到 Z 分数的 p 值？ |
| ◦如何找到 t 的 p 值？ |
| ◦是否可能有负p值？ |
| ◦高值 p 值意味着什么？ |
| ◦低值 p 值意味着什么？ |
P值是多少？
检验统计量产生的值与其在样本中产生的值的最小极值的概率。重要的是要记住，这个概率是在一个真实的零假设的假设下计算的！
p 值更直观并回答了以下问题：如果我假设原假设成立，那么我对另一个样本进行的测试产生至少与我看到的一样极端的值的可能性有多大对于我已经有的样本？
如何使用检验统计量计算 p 值？
假设原假设成立，您必须了解检验统计量的分布。累积分布函数 (cdf) 可用于表示检验统计量至少与样本的 x 值一样极端和极端的概率。
左尾检验：p 值 = cdf (x)
右尾检验：p 值 = 1 - cdf (x)
双尾检验：p 值 = 2 * min {{cdf (x) , 1 - cdf (x) }}
假设检验的特点是最常见的概率分布。这会使手动计算 p 值变得困难。您可能需要使用计算机或统计表来计算近似 cdf 值。
现在您知道如何计算 p 值了。但是，你为什么要这样做呢？假设检验的 p 值方法是临界值方法的替代方法。显着性水平 (a) 是研究人员在拒绝零假设之前必须设置的值，如果它是真的（所以错误）。要快速确定是否在该显着性水平拒绝原假设，您只需将 p 值与任何给定值 a 进行比较。我们将详细解释如何解释 p 值。
你如何解释 p 值？
我们已经提到 p 值回答了以下问题。
如果我假设原假设为真，那么我对另一个样本进行的测试产生的值至少与我对已有样本所看到的值一样极端的可能性有多大？
这对你意味着什么？你有两个选择：
高 p 值意味着您的数据与原假设兼容。
p 的小值是反对原假设的证据。这意味着如果原假设为真，您的结果似乎不太可能。
可能是零假设成立，但您的样本非常不寻常。想象一下，我们研究一种新药的效果并得到 0.03 p 值。在与我们类似的 3% 的研究中，这意味着即使药物没有任何效果，随机机会仍然可能产生相同甚至更高的值。
您可以回答“什么是 p 值？”这个问题。具有以下内容：p 值是会导致拒绝原假设的最低显着性水平。现在，您需要在某个显着性水平上决定零假设。只需将您的 p 值与。
如果 p 值 ≤ a，则拒绝原假设并接受备择假设。
如果 p 值 ≥ a 则没有足够的证据来拒绝原假设。
原假设的命运由 a 决定。如果 p 值为 0.03，我们会在显着性水平 0.05 而不是 0.01 时拒绝原假设。这就是为什么提前指定显着性水平而不是在确定 p 值后进行调整很重要的原因。显着性水平 0.05 代表最常见的值。然而，它并不神奇。
如何使用 p 值计算器从测试统计中计算 p 值？
我们的 p 值计算器可以轻松计算复杂测试统计的 p 值。这些是要遵循的步骤：
从备择假设中选择。
让我们知道您在零假设中的检验统计量的分布。是 N(0.1)、t-Student、Snecor 的 F、卡方还是 t-Student？这些部分是为那些不确定的人准备的。
如有必要，指出检验统计量的自由分布。
对于您的数据样本，输入计算的检验统计值。
计算器计算检验统计量 p 值并给出关于零假设的决定。默认情况下，标准显着性为 0.05。
如果您需要提高执行计算的精度或修改重要性，请转到高级模式。
如何找到 Z 分数的 p 值？
以下公式用于计算标准正态分布的累积分布函数 (CDF) 的 p 值。传统上用Ph表示。
左尾 z 检验：
p 值 = Ph (Z==score==)
右尾 z 检验：
p 值 = 1 - (Z==score==)
双尾 z 检验：
p 值 = 2 * Ph (- | Z==score==|)
或者
p 值 = 2 - 2 * Ph (- | Z==score==|)
如果检验统计量接近正态分布 N(0.1)，我们使用。中心极限定理允许您在有大样本（例如 50 个数据点）时依靠近似值，并将分布视为正态分布。
如何找到 t 的 p 值？
可以使用以下公式计算 t 分数的值。 cdf==t, d== 表示具有自由度的 t-Student 分布的累积分布函数。
左尾 t 检验：
p 值 = cdf==t, d==(t==score==)
右尾 t 检验：
p 值 = 1 - cdf==t, d==(t==score==|)
双尾 t 检验：
p 值 = 2 * cdf==t, d==(-|t==score==|)
或者
p 值 = 2 - 2 * cdf==t, d==(|t==score==|)
如果您的测试统计在学生分布中，您可以使用 t-score 选项。这种分布在形状上类似于 N(0.1)（钟形，对称），但它有更多的尾巴。自由度参数确定确切的形状。如果度数大于 30，则可以将 t-Student 分布与正态 N(0.1) 分布区分开来。
是否可能有负p值？
p 值不能为负。因为概率不能为负，所以 p 值是检验统计量满足特定条件的概率。
高值 p 值意味着什么？
高 p 值意味着另一个样本的检验统计量很可能会产生一个至少与您的样本中的值一样极端的值。如果您的 p 值很高，则不能拒绝原假设。
低值 p 值意味着什么？
低 p 值表明另一个样本的检验统计量产生的值至少与当前样本观察到的值一样极端或相似的可能性很小。低 p 值是替代假设的证据。他们允许你拒绝它。
文章作者
Parmis Kazemi
Parmis 是一位对写作和创造新事物充满热情的内容创作者。她对技术也很感兴趣，喜欢学习新事物。
P值计算器 普通话
已发表: Thu Jul 28 2022
在类别 数学计算器 中
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