临界值计算器

计算各种统计分布的关键值。

计算器

输入参数

输入信任级别( 如 95 for 95)%)

输入自由度

选择分发类型

目录

1 关键价值综合指南
2 什么是关键价值?
3 统计分布
4 如何使用关键值
5 实例
完整指南

关键价值综合指南

了解统计分析的关键价值

临界值是假想测试中用于确定是否拒绝无效假说概率分布的关键临界点. 它们是统计决策的支柱,为什么构成具有统计意义的结果规定了明确的界限。

关键价值的关键功能:

  • 在假设测试中定义拒绝区域
  • 确定统计意义阈值
  • 允许构建信任间隔
  • 促进抽样统计与人口参数之间的比较
  • 允许在不同研究中制定一致的决定规则

数学基金会

临界值通过计算概率分布的具体量子来决定. 准确值取决于:

  • 分发类型(t,z,F,chi-quare) (中文(简体) )
  • 意义水平(α)- 通常为0.05、0.01或0.10
  • 自由程度(用于t,F,和基平方分布)
  • 试验类型(一尾相对二尾相

不同测试的关键值

分发 左倾测试 右倾测试 二通试
Z( 标准正常) zα z1-α ±z1-α/2
t (学生) tα,df 数据 t1-α,df ±t1-α/2,df
χ2 (千平方) χ²α,df 数据 χ²1-α,df χ²α/2,df(单位:千美元)1-α/2,df
F (芬兰文) Fα,df1,df2 F1-α,df1,df2 Fα/2,df1,df2财务报告和已审计财务报表1-α/2,df1,df2

五步假设测试框架

  1. 选择适当的统计和测试- 根据研究问题、数据类型、样本大小和假设进行选择
  2. 说明无效(H0)和替代(H1)假设- The null hypothesis typically represents "no effect" or "no difference"
  3. 设定意义级别( α)- 说吧 这决定了关键值, 并设置了您对类型 I 错误的容忍度
  4. 计算测试统计- 将选定测试的公式应用到数据中
  5. 做个决定- 将测试数据与关键值相比较:
    • 如果测试统计 * > 关键值: 拒绝 H0
    • 如果测试统计数据 关键值: 未拒绝 H0

共同意义等级及其临界值

等级(α) 双曲线临界值 信任水平
0.10 ±1.645 90%
0.05 ±1.96 95%
0.01 ±2.576 99%
0.001 ±3.291 99.9%

现实世界的关键价值

关键值在许多领域都有重要的应用:

  • 医学研究:新疗法和药品的检验功效
  • 质量控制:确保制造工艺符合规格
  • 心理学:核实治疗干预的有效性
  • 经济学:测试经济理论和政策影响
  • 环境科学:检测重大环境变化

常见陷阱和最佳做法

当心:

  • 击打:反复测试直至发现重大结果
  • 定义错误:使用错误的分布或测试
  • 样本大小问题:太小的样本缺乏动力,太大可能会发现微不足道的影响
  • 过度依赖:将重要性作为衡量重要性的唯一标准
  • 假定违反行为:不检查数据是否符合测试要求

尽管存在这些挑战,关键价值仍然是统计推断的基础。 通过了解自身的力量和局限性,研究人员可以作出更知情的决定,并从数据中得出更可靠的结论.

概念

什么是关键价值?

关键值是标出拒绝区域边界的测试统计数据的分布点,用于假设测试。 它有助于确定是拒绝还是没有拒绝无效假设。

关键点:
  • 关键值取决于意义水平(α)
  • 它们因分发类型而异
  • 他们帮助在假设测试中做决定
  • 它们用来决定信心间隔
指南

统计分布

此计算器支持四种常见的统计分布:

t 分布

用于小样本大小或人口标准偏差不明时.

Z 分布

用于具有已知人口标准偏差的大样本尺寸.

齐平地

用来测试差异 和良好的适合。

F-分配

用于比较差异和ANOVA。

步骤

如何使用关键值

  1. 1
    选择分发类型

    根据您的统计测试选择适当的分布。

  2. 2
    设置信任级别

    输入您想要的置信度( 例如 95 for 95)%).

  3. 3
    输入自由度

    给予你适当的自由度

  4. 4
    计算和解释

    用关键值来决定你的假设测试。

实例

实例

实例1t 测试

两尾T测试95% 信心和10度自由:

临界值 ±2.228

这就是说,如果 # # # # # # # # # # 2.228

实例2千平方测试

95分的基斯克测试% 信心和5度自由:

临界值

如果XQ2 > 11.070,我们拒绝无效假设。

实例3F测试

95个F测试% 信心、5和10度自由:

临界值 3.326

如果F > 3.326,我们反对无效假设。

工具

统计计算器

Error Function Variance Sample Ratio Mismatch Normality Z Score To P Value

还需要其他工具吗?

找不到你需要的计算器吗? 联系我们 建议其他统计计算器。