重大な価値計算機
様々な統計分布の重要な値を計算します。
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重要な価値への包括的なガイド
統計分析における重要な価値を理解する
重要な値は、仮説テストで使用される確率分布の重要なしきい値ポイントであり、null 仮説を拒否するか、失敗するかを決定します。 統計的意思決定の背骨であり、統計的に重要な結果を構成するものを明確にする境界を確立します。
重要な価値の主要な機能:
- 仮説テストにおける拒絶領域の定義
- 統計的意義のしきい値の確立
- 自信の間隔の建設を許可する
- サンプル統計と人口パラメータの比較を促進
- 異なる研究で一貫した決定ルールを有効にする
数学財団
重要な値は、確率分布の特定の量子を計算することによって決定されます。 正確な値は以下に依存します。
- 分布の種類(t、z、F、chi-square)
- 重要度(α)- 一般的に0.05、0.01、または0.10
- 自由度(t、F、およびchi-squareの配布用)
- 試験の種類(ワンテール対2テール)
異なるテストの重要な値
| コンテンツ | 左手テスト | 右手テスト | 2つの失敗したテスト |
|---|---|---|---|
| z (標準的なノーマル) | zα | z1-α | ±z1-α/2 |
| t (学生) | tα、df | t1-α、df | ±t1-α/2,df |
| χ2(四角) | χ²α、df | χ²1-α、df | χ²α/2、dfと χ21-α/2,df |
| F (フィッシャー) | Fα,df1,df2 | F1-α,df1,df2 | Fα/2,df1,df2と F1-α/2,df1,df2 |
5ステップ仮説テストフレームワーク
- 適切な統計とテストを選択- あなたの研究の質問、データ タイプ、サンプル サイズおよび仮定に基づいて選ぶ
- null(H0)と代替(H1)仮説- The null hypothesis typically represents "no effect" or "no difference"
- 重要なレベル(α)を設定する- - - これは、クリティカルな値を決定し、タイプIエラーの許容値を設定します
- テスト統計を計算する- 選択したテストの式をデータに適用する
-
決定を下す- テスト統計を重要な値と比較します。
- |test 統計|> 重要な値: H0を注入して下さい
- |test 統計|≤ 重要な値: H0を拒否する失敗
共通の意義レベルと批判的z-価値
| 重要度(α) | 2つの失敗した重要な価値 | 機密レベル |
|---|---|---|
| 0.10 | ±1.645 | 90% |
| 0.05 | ±1.96 | 95% |
| 0.01 | ±2.576 | 99% |
| 0.001 | ±3.291 | 99.9% |
リアルワールドにおける重要な価値
クリティカルな値には、多数のフィールドに重要なアプリケーションがあります。
- 医療研究:新規治療・医薬品の有効性試験
- 品質管理:製造工程の確保は仕様を満たします
- 心理学:治療介入の有効性を確認する
- 経済学:経済理論と政策への影響のテスト
- 環境科学:重要な環境変化の検出
一般的な落札とベストプラクティス
見て下さいのために:
- Pハッキング:重要な結果を見つけるまで繰り返しテスト
- 間違い:間違った配分かテストを使用して
- サンプルサイズの問題:Too の小さいサンプルは力、余りに大きいです些細な効果の重要な見つけます
- 耐久性:重要性のための唯一の基準としての意義を使用する
- 前提違反:データがテスト要件を満たしているかどうかをチェックしない
これらの課題にもかかわらず、重要な値は統計的推論に根本的に残っています。 研究者は、その力と限界を両立させることで、より情報に基づいた意思決定を行い、データからより信頼性の高い結論を出すことができます。
重要な価値は何ですか?
重要な値は、仮説テストのための拒絶領域の境界を示すテスト統計の分布のポイントです。 NULL仮説を拒否するか、または拒否するかどうかを判断するのに役立ちます。
- 重要な値は、重要なレベル(α)に依存します。
- 配布タイプにより異なります
- 彼らは仮説テストの決定を下すのを助ける
- それらは自信の間隔を定めるのに使用されています
統計分布
この計算機は4つの共通統計分布をサポートしています:
t-分布
人口標準偏差が不明な場合、小サンプルサイズ、または
z-ディストリビューション
既知の人口の標準的な偏差の大きいサンプル サイズのために使用される。
チースクエア
適合の分散そして良性をテストするために使用される。
F配分
バリアンスとANOVAの比較に使用されます。
重要な値を使用する方法
-
1配布タイプを選択してください
統計試験に基づく適切な分布を選択します。
-
2自信レベルを設定する
希望する自信レベルを入力してください(例:95、95%).
-
3自由度を入力してください
試験に適した自由度を提供します。
-
4計算と解釈
重要な値を使用して、仮説テストの決定を行います。
事例紹介
例1tテスト
95 の 2 テージ t のテストのため% 自信と自由度10度:
重大な価値 ≈ ±2.228
つまり、|t|2.228 なら null 仮説を拒絶する
例2チンスクエアテスト
chi-square 試験 95% 自信と自由度5度:
重大な価値 ≈ 11.070
η 仮説が η2 の場合 > 11.070
例3Fテスト
F-test で 95% 自信、自由の5および10度:
重大な価値 ≈ 3.326
F > 3.326 の場合、null 仮説を拒否します。