P-値計算機
z-score から p-value を計算し、統計的意義を決定します。
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P-Value計算機の包括的なガイド
P-Value 計算機は、仮説テストで用いられる必須の統計ツールで、結果の観察の確率を少なくともあなたのサンプルのように極端に判断し、null 仮説を仮定することは本当です。 これらの計算機を効果的に使用する方法を理解することは、統計分析と研究の有効性を大幅に高めることができます。
P-Value計算機は不可欠ですか?
P-Value 計算機は、異なる種類のテストとデータ分布の統計的意義を評価するための標準化された方法を提供します。 彼らは複雑な手動計算の必要性を排除し、あなたの仮説についての情報に基づいた決定を行うために使用できる一貫した結果を提供します。
P-Value 計算機の主な特徴:
- 有意なp値にテスト統計(Z、t、F、α2など)を変換
- 異なる統計試験のためのサポート(一尾、二尾)
- 関連するテストの自由度のためのアカウント
- より良い意思決定のための正確な価値を提供
- 多くの場合、意義の視覚表現を含む
P-Value計算機の種類
異なる統計テストでは、異なるp値計算メソッドが必要です。
| 電卓タイプ | ベースオン | 共通の使用 |
|---|---|---|
| ZテストP-Value | Zスコア | 大きいサンプル テスト、知られている人口の分散 |
| Tテスト P 値 | T-統計学、自由度 | 小さいサンプル テスト、未知の人口の分散 |
| チースクエアP-Value | η2 統計的、自由度 | Categoricalデータ分析、適性テスト |
| Fテスト P 値 | F 統計学, 減衰器/デノミネーター df | アノバ、バリアンスを比較 |
| 相関P-価値 | 相関係数(r)、サンプルサイズ | 相関の重要性のテスト |
P-Value計算機を使用するための最良のプラクティス
- 適切なテストを選択: 実験的なデザインとデータ型にマッチする計算機を選択します。
- テストの仮定を点検して下さい: データが選択したテストに必要な仮定を満たしていることを確認してください。
- 自由度の正しい使用: t や F などのテストでは、自由度は極めて重要です。
- 重要度を事前に設定: p値の計算の前にα(通常0.05)を定義します。
- 効果サイズを考慮する: p値だけに頼らないでください。実用的な意味のために効果サイズを確認してください。
避けるべき一般的な誤解
警告:P-Valueの誤解
- 低い p-value はコメントはありませんあなたの効果が大きいか、重要であることを意味します
- P-values はコメントはありませんあなたの仮説が本当である確率を示す
- P-values はコメントはありません結果が発生した確率をチャンスに伝えよう
- P = 0.05 はコメントはありません魔法のしきい値が、従来のカットオフ
- 拒絶する失敗 H0 はコメントはありませんH0 の証明と同じ
高度なアプリケーション
基本的な仮説テストを超えて、p-value計算機は有効にします:
- 複数の比較調整(例、ボンフェロニ、FDR)
- 電力分析とサンプルサイズ判定
- 研究全体でp値を結合したメタ解析
- 臨床試験におけるシーケンシャル分析
- 仮定が侵害される場合の非並列テスト
プロのヒント: レポート規格
学術出版物でp-valuesを報告するときは、次の規則に従ってください。
- 可能であれば、正確なp値を報告する(例えば、p = 0.032ではなくp< 0.05)
- 一貫した小数場所(典型的に3)を使用する
- 非常に小さい値のために、pとして報告して下さい< 0.001 rather than exact values
- 常にp値とともにテスト統計と自由度を報告する
P-Valueとは
p-valueは、科学者が自分の仮説が正しいかどうかを決定するのに役立つ統計的な測定です。 これは、Nurn 仮説が本当であると仮定して、観察された結果が少なくとも極端な結果を得る確率を表します。
- p-value を下げると、null 仮説に対するより強い証拠を示します。
- 共通の意義レベルは0.05です(5)%) および 0.01 (1)%)
- P-values は、null 仮説が真の確率ではない
- 彼らはヌル仮説に対する証拠の強さを測定します
P-Valuesを解釈する方法
p値の解釈を理解する:
-
1p < 0.001: Very strong evidence against the null hypothesis
-
20.001 ≤ p < 0.01: Strong evidence against the null hypothesis
-
30.01 ≤ p < 0.05: Moderate evidence against the null hypothesis
-
4p ≥ 0.05:ヌル仮説を拒否する十分な証拠
統計試験の種類
統計的なテストとp値の計算の異なる種類:
-
12 テーラード テスト:
どちらかの方向の違いのテスト。 最も一般的なタイプのテスト。
-
2ワンテールテスト(右):
肯定的な方向の相違のためのテストだけ。
-
3ワンテールテスト(左):
負の方向だけの違いのテスト。
実用的な例
例1臨床試験
プラセボに対して新しい薬がテストされます。 p-value は 0.03 です。
このp-valueは、薬物が0.05以下であるが0.01よりも大きいため、効果が及ぼす適度な証拠を示します。
例2教育研究
2つの教授法間のテストスコアの比較。 p-value は 0.001 です。
この非常に低いp-valueは、教授法が異なる結果をもたらす強力な証拠を提供します。
例3市場調査
顧客満足度スコアの分析 p-value は 0.08 です。
この p-value は、不十分な証拠を提示し、満足度の大きな違いを解消します。