P-Value から Z-Score 電卓

P-ValuesとZ-Scoresの関係を理解する

P-values と z-scores は、同じ情報を表現するためのさまざまな方法を提供する統計仮説のテストの基本的な概念です。 それらの間で変換する方法を理解することは、統計結果を効果的に解釈し、伝達するために不可欠です。

P-Valueとは

p-value は、null 仮説が真であると仮定して、テスト結果を得る確率を少なくとも極端に表現する。 簡単に言えば、それはヌル仮説に対する証拠の強さを定量化します。

• より小さい p-values (典型的に ≤0.05) は null 仮説に対するより強い証拠を提案します
• より大きい p-values は、null 仮説に対する弱い証拠を提案します。

変換の背後にある数学

p-valuesとz-scoresの関係は、標準の通常の累積分布関数(CDF)によって定義されます。 正確な変換は、テストが一尾か二尾であるかどうかによって異なります。

Zスコア変換テーブルに共通P-Value

重要な考慮事項 変換するとき

統計分析の適用

p-values と z-scores の間の変換は、さまざまなコンテキストで役立ちます。

• メタ分析:複数の研究から結果を組み合わせるとき、z-scores は異なる研究で発見を比較するための標準化された方法を提供します。
• 効果のサイズの決定:Zスコアは、統計結果の実用的意義を解釈するために不可欠である標準化された効果サイズを計算するために使用することができます。
• 機密間隔:Z-scores は、集団パラメーターの可塑性値の範囲を提供する、自信の間隔を建設するために使用されます。
• 多数の仮説のテスト:複数のテストを実施する場合、p-valuesをz-scoresに変換すると、BonferroniやFalse Discovery Rate(FDR)メソッドなどの補正手順を適用できます。

一般的な誤解

この計算機を使用するとき

この計算機は、次の場合に特に便利です。

• 統計的なテストからp値を持ち、標準化されたzスコアを報告する必要があります
• 仮説テストの重要な値を決定したい
• 異なる統計分析結果を比較しています
• あなたは平均からの標準的な偏差の面で証拠の強さを解釈する必要があります
• 統計的な概念を勉強したり教えたり、これらの2つの主要な統計的な対策の関係を実証したい

zスコア(または標準スコア)は、要素が平均からどれだけの標準的な偏差であるかを示す尺度です。 スコアを標準化し、異なる分布間でそれらを比較するために使用されます。