Wartość P- dla kalkulatora Z- Score
Konwertuj wartości p- do z- scords i ustal wartości krytyczne dla testów statystycznych.
Oblicz wynik z wartości P-
Spis treści
Kompleksowy przewodnik po konwersjach P- Value i Z- Score
Zrozumienie związku pomiędzy wartościami P- a wynikami Z-
Wartości P- i wartości z- to podstawowe pojęcia w testach hipotez statystycznych, które zapewniają różne sposoby wyrażania tych samych informacji. Zrozumienie sposobu wymiany między nimi jest niezbędne dla skutecznego interpretowania i przekazywania wyników statystycznych.
Co to jest wartość p?
Wartość p- oznacza prawdopodobieństwo uzyskania wyników testu co najmniej tak ekstremalnych jak obserwowane, zakładając, że hipoteza zerowa jest prawdziwa. Mówiąc wprost, to określa siłę dowodów przeciwko hipotezie zerowej:
- Mniejsze wartości p- (zazwyczaj ≤ 0,05) sugerują mocniejsze dowody przeciwko hipotezie zerowej
- Większe wartości p- sugerują słabsze dowody przeciwko hipotezie zerowej
Matematyka za konwersją
Zależność między wartościami p- i z- score jest określona przez standardową normalną funkcję skumulowanego rozkładu (CDF). Dokładna konwersja zależy od tego, czy badanie jest jedno- lub dwu-:
Do badań dwuogonowych:
Z = ±Φ-1(1-p/2)
Gdzie ty jesteś-1odwrotność standardowego normalnego CDF
Do badań jednoogonowych:
Z = Φ-1(1-p) dla prawego ogona
Z = Φ-1(p) w przypadku lewicowania
Wspólna wartość P- do tabeli konwersji Z- Score
| Wartość P- (dwuogonowa) | Wartość P- (One- tailed) | Z- wynik | Poziom istotności |
|---|---|---|---|
| 0.1 | 0.05 | ±1.645 | 90% |
| 0.05 | 0.025 | ±1.96 | 95% |
| 0.02 | 0.01 | ±2.326 | 98% |
| 0.01 | 0.005 | ±2.576 | 99% |
| 0.001 | 0.0005 | ±3.291 | 99.9% |
Ważne uwagi Podczas konwersji
Zapamiętaj te kluczowe punkty:
- Kierunek ma znaczenie w testach jednoogonowych - upewnij się, że wiesz, czy badasz wartości większe niż (prawe ogonowe) lub mniejsze niż (lewe ogonowe) wartość hipotezy zerowej
- Two-tailed z- wyniki mogą być pozytywne lub negatywne, w zależności od tego, po której stronie dystrybucji obserwowana wartość spada
- Związek między wartościami p- i z- scords nie jest liniowy - niewielkie zmniejszenie wartości p- odpowiada większemu zwiększeniu bezwzględnego z- score
Wnioski w analizie statystycznej
Konwertowanie wartości p- i z- scords jest przydatne w różnych kontekstach:
- Metaanaliza:Podczas łączenia wyników z wielu badań, z- wyniki stanowią standardowy sposób porównywania wyników w różnych badaniach.
- Określenie wielkości oddziaływania:Z- wyniki mogą być wykorzystywane do obliczania znormalizowanych rozmiarów efektów, które są niezbędne do interpretacji praktycznego znaczenia wyników statystycznych.
- Przedziały ufności:Z- wyniki są wykorzystywane do konstruowania przedziałów ufności, które zapewniają szereg wiarygodnych wartości dla parametru populacyjnego.
- Badanie wielu hipotez:Podczas wielu badań, przekształcenie wartości p- do z- scords może pomóc w zastosowaniu procedur korekcyjnych, takich jak Bonferroni lub False Discovery Rate (FDR).
Często
- Duży wynik z- niekoniecznie oznacza duży efekt - znaczenie statystyczne i praktyczne znaczenie są różne pojęcia
- Z- wyniki i wartości p- są zależne od wielkości próbki - duże próbki mogą prowadzić do statystycznie istotnych wyników, nawet jeśli efekty są bardzo małe
- Konwersja na z- scords nie dodaje nowych informacji do analizy - to tylko alternatywny sposób wyrażania tych samych danych statystycznych
Kiedy używać tego kalkulatora
Ten kalkulator jest szczególnie przydatny, gdy:
- Masz wartości p- z testów statystycznych i musisz zgłosić znormalizowane z- wyniki
- Chcesz określić wartości krytyczne dla testów hipotez
- Porównujesz wyniki różnych analiz statystycznych
- Musisz zinterpretować siłę dowodów w kategoriach odchyleń standardowych od średniej
- Studiujesz lub uczysz pojęć statystycznych i chcesz pokazać związek pomiędzy tymi dwoma kluczowymi środkami statystycznymi
Co to jest Z- Score?
Z- score (lub wynik standardowy) jest miarą, która wskazuje, ile odchyleń standardowych element jest od średniej. Służy do standaryzacji wyników i porównywania ich pomiędzy różnymi dystrybucjami.
- Mierzy odchylenia standardowe od średniej
- Używane do normalizacji
- Pomaga porównać różne dystrybucje
- W odniesieniu do rozkładu normalnego
Z- Ocena interpretacji
|z| > 1.96
Znaczenie przy 5% poziom
|z| > 2.58
Znaczenie w 1% poziom
|z| > 3.29
Znaczenie przy 0,1% poziom
|z| ≤ 1.96
Nieistotne przy 5% poziom
Rodzaje ogonów
DwuogonowyOba kierunki
Badania różnic w obu kierunkach. Używane, gdy chcesz wykryć jakąkolwiek istotną różnicę, niezależnie od kierunku.
Left- tailedWartości niższe
Badania na znacznie niższe wartości. Używane, gdy chcesz wykryć, czy wartość jest znacznie mniejsza niż oczekiwano.
Right- tailedWyższe wartości
Badania na znacznie wyższe wartości. Używane, gdy chcesz wykryć, czy wartość jest znacznie większa niż oczekiwano.
Wspólne przykłady
Przykład 1Wartość P- = 0,05
Dwunastościan z- score = ± 1,96 (znacząca granica)
Przykład 2Wartość P- = 0,01
Dwunastościan z- score = ± 2,58 (wysoce znaczący)
Przykład 3Wartość P- = 0,001
Two-tailed z- score = ± 3.29 (bardzo znaczące)