P 值为 Z 分数计算器
将p-值转换为z-分数,并确定统计测试的关键值.
计算器
从 P- Vale 计算 Z 分数
完整指南
P-Value和Z-分数转换综合指南
理解P-Values和Z-分数之间的关系
P-值和z-分数是统计假说测试中的基本概念,为表达相同信息提供了不同的方式. 了解如何在两者之间转换对有效解释和交流统计结果至关重要。
什么是P -Value吗?
p-值代表获得测试结果的概率,至少与观测到的概率相同,假设无效假说是真实的. 简而言之,它量化了反对无效假设的证据强度:
- 较小的p值(典型的为 ±0.05) 表明反对无效假设的更有力证据
- 较大的p值表示对无效假设的证据较弱
转换背后的数学
p-值和z-分数的关系由标准正态累积分布函数(CDF)来定义. 准确的转换取决于测试是单尾还是双尾:
双尾试验:
Z = ±Φ-1(1-p/2)
哪里 哪里 哪里 哪里 哪里 哪里-1是标准普通CDF的反向
单尾试验:
Z = Φ-1(1-p) 用于右尾
Z = Φ-1(p) 用于左尾
普通P- 值为 Z- 分数转换表
| P-Value (双尾) (双尾) | P-Value (一尾) (中文(简体) ) | Z分数 | 意义级别 |
|---|---|---|---|
| 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% |
重要的考虑 转换时
记住这些要点:
- 在一尾测试中方向很重要 - 确保您知道测试值是否大于(右尾)或小于(左尾) 您的空假说值
- 双尾的 Z 分数可以是正的或负的, 取决于您观察到的值的分布的哪一面
- p-值和z-分数的关系不是线性的 - p-值的微小下降对应绝对z-分数的较大增加
统计分析中的应用
在p-值和z-分数之间转换在各种上下文中有用:
- 元分析:在结合多研究的结果时,z分数为比较不同研究的结果提供了一个标准化的方法.
- 效果大小决定:Z分数可用于计算标准化效果大小,这对于解释统计结果的实际意义至关重要.
- 信任间隔:Z分数用于构建置信间隔,为一个人口参数提供一系列可能值.
- 多假说测试:在进行多测试时,将p-值转换为z-分数可以帮助应用Bonferroni或False Discovery rate(FDR)等矫正程序.
常见的误解
- 一个大的z分分数不一定意味着一个大的效应大小——统计意义和实际意义是不同的概念
- Z分数和p分数都受到样本大小的影响 -- -- 大型样本即使影响很小,也会导致具有统计意义的结果。
- 转换为z分数不会给你的分析增添新的信息 - 它只是提供了表达相同统计证据的另一种方式
何时使用此计算器
计算器在下列情况下特别有用:
- 你有统计测试的p值 需要报告标准化的z分数
- 您想要确定假设测试的关键值
- 你在比较不同统计分析的结果
- 你需要用标准偏差来解释证据的力量
- 你正在研究或教授统计学概念,想要展示这两个关键统计计量之间的关系
概念
Z分数是什么?
一个z-分数(或标准分数)是一种表示一个元素从平均值中有多少标准差的度量. 它被用来使分数标准化,并在不同的分配中进行比较。
关键点:
- 衡量标准与平均值的相差
- 用于标准化
- 帮助比较不同的分布
- 与正常分配有关
指南
Z分数口译
|z| > 1.96
5时重要% 职等
|z| > 2.58
1时重要% 职等
|z| > 3.29
0.1级重要% 职等
|z| ≤ 1.96
5时不显著% 职等
指南
尾端类型
双尾两个方向
测试两个方向的差异。 用于检测任何显著差异时, 无论方向如何.
左尾线下限值
测试明显较低的值。 用于检测值是否明显低于预期值时 。
右后卫更高数值
测试显著更高的数值。 用于检测值是否明显大于预期值 。
实例
共同实例
实例1P-数值=0.05
双尾Z分数=±1.96 (边界显著)
实例2P-数值=0.01
二尾的z-分数=±2.58(显著)
实例3P-Value = 0.001 (中文(简体) )
二尾Z分数=±3.29(非常显著)
工具
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