Calculadora Z-Score para P-Value
Converta escores z para valores de p e determine significância estatística.
Calcular o valor- P do Z- Score
Sumário
Compreendendo Z-Scores e P-Values
O que é um Z-Score?
Um escore Z é uma medida estatística que descreve a relação de um valor com a média de um grupo de valores. Expressa-se em termos de desvios-padrão da média. Resumindo, um escore Z diz exatamente quantos desvios padrão um ponto de dados é da média.
Fórmula Z-Score
Z = (X - μ) / σ
Em que:
X = Valor individual
μ = Média da população
σ = Desvio-padrão da população
Relação entre Z-Scores e P-Values
Os escores Z e os valores p são conceitos interligados que nos ajudam a entender a significância estatística:
- A Pontuação Zmede a distância entre um ponto de dados e a média em termos de desvios-padrão.
- A Valor de pé derivado do escore Z e representa a probabilidade de obter resultados pelo menos tão extremos quanto os resultados observados, assumindo que a hipótese nula é verdadeira.
- À medida que o valor absoluto do escore Z aumenta, o valor P diminui
- Valores de P mais baixos indicam evidência mais forte contra a hipótese nula
- Os escores Z permitem padronização em diferentes conjuntos de dados
A Distribuição Normal Padrão
Os escores Z e os valores P estão intimamente ligados através da distribuição normal padrão (também conhecida como distribuição Z), que tem:
- Uma média de 0
- Um desvio-padrão de 1
- Uma curva em forma de sino
Nesta distribuição:
68%dos valores estão dentro±1desvio- padrão
95%dos valores estão dentro±1.96desvios- padrão
99.7%dos valores estão dentro±3desvios- padrão
Como converter Z-Score para P-Value
Converter um escore Z para um valor P envolve determinar a área sob a curva normal padrão:
Passos para converter Z-Score para P-Value:
- Calcular ou obter o seu escore Z
- Determine se você precisa de um teste de uma cauda ou duas caudas
- Use uma tabela ou calculadora normal padrão (como esta) para encontrar a probabilidade correspondente
- Para um teste bicaudal, multiplicar a probabilidade por 2 (se olhar para a área além do escore Z)
Conversão comum de Z-Score para P-Value
| Z-Score | Valor P-Valor de Dois Talhados | Valor P-Tailed | Significado |
|---|---|---|---|
| ±1.645 | 0.10 | 0.05 | 90% confiança |
| ±1.96 | 0.05 | 0.025 | 95% confiança |
| ±2.58 | 0.01 | 0.005 | 99% confiança |
| ±3.29 | 0.001 | 0.0005 | 99.9% confiança |
Teste de significância estatística e hipótese
Os escores Z e os valores P são fundamentais para o teste de hipóteses, onde nós:
- Comece com uma hipótese nula (H0) - tipicamente uma declaração sem efeito ou diferença
- Defina uma hipótese alternativa (H1) - o que estamos testando
- Definir um nível de significância (α) - comumente 0,05 (5%)
- Calcular uma estatística de teste (Z-score)
- Derivar o valor P do escore Z
- Tomar uma decisão: se valor P< α, reject H₀; otherwise, fail to reject H₀
A O valor de P não indica a probabilidade de que a hipótese nula seja verdadeira. Ele lhe diz o quão provável seriam seus dados observados (ou dados mais extremos) se a hipótese nula fosse verdadeira.
Aplicações do Mundo Real
Os escores Z e os valores P são usados em muitos campos:
- Medicina:Teste da eficácia de novos tratamentos
- Psicologia:Avaliação do impacto das intervenções
- Economia:Análise das tendências e anomalias do mercado
- Controle de qualidade:Identificação de defeitos de fabrico
- Investigação:Validando resultados experimentais entre disciplinas
Conclusão
A compreensão da relação entre escores Z e valores P é essencial para análise estatística e teste de hipóteses. Um escore Z quantifica quanto um valor se desvia da média, enquanto o valor P ajuda a determinar se esse desvio é estatisticamente significativo. Juntos, eles fornecem um poderoso quadro para tomar decisões orientadas por dados e tirar conclusões significativas de dados empíricos.
O que é o P-Value?
Um valor de p é uma medida de probabilidade que ajuda a determinar a significância estatística de um resultado. Representa a probabilidade de se obter um resultado pelo menos tão extremo quanto o observado, assumindo que a hipótese nula é verdadeira.
- Medidas de significância estatística
- Probabilidade sob hipótese nula
- Limiar comum: 0,05
- Menor valor de p = evidência mais forte
Interpretação P-Value
p < 0.05
Resultado estatisticamente significativo
p ≥ 0.05
Não estatisticamente significativo
p < 0.01
Resultado altamente significativo
p < 0.001
Muito significativa
Tipos de cauda
Duas caudasAmbas as Instruções
Testes de diferenças em ambas as direções. Usado quando você deseja detectar qualquer diferença significativa, independentemente da direção.
De cauda esquerdaValores Menores
Testes para valores significativamente menores. Usado quando você deseja detectar se o valor é significativamente menor do que o esperado.
De cauda direitaValores Superiores
Testes para valores significativamente maiores. Usado quando você deseja detectar se o valor é significativamente maior do que o esperado.
Exemplos comuns
Exemplo 1Z-Score = 1,96
Valor de p bicaudal = 0,05 (significativo da linha fronteiriça)
Exemplo 2Z-Score = 2.58
Valor de p bicaudal = 0,01 (altamente significativo)
Exemplo 3Z-Score = 3,29
Valor de p bicaudal = 0,001 (muito significativa)