P-value कैलकुलेटर (z, t, काई-वर्ग, F)

परीक्षण का आँकड़ा, उसका वितरण और स्वतंत्रता की डिग्रियाँ दर्ज करें; कैलकुलेटर p-value निकालता है।

जवाब

0.021234p-value

यदि शून्य परिकल्पना सही हो, तो इससे कम-से-कम इतना चरम परिणाम लगभग 2.1234 % बार मिल सकता है।
बाएँ क्षेत्रफल P(X ≤ आँकड़ा): 0.989383
दाएँ क्षेत्रफल P(X ≥ आँकड़ा): 0.010617; p-value यह नहीं बताती कि परिकल्पना सही है या प्रभाव कितना महत्वपूर्ण है। महत्व-सीमा (अक्सर 5%) परीक्षण से पहले तय की जाती है।

बायाँ क्षेत्रफल संचयी वितरण F(x) है; दायाँ क्षेत्रफल 1 − F(x)। सटीकता के लिए दोनों सीधे निकाले जाते हैं।

p-value

0.021234

हिसाब कैसे होता है

बायाँ क्षेत्रफल संचयी वितरण F(x) है; दायाँ क्षेत्रफल 1 − F(x)। सटीकता के लिए दोनों सीधे निकाले जाते हैं।
दो-पक्षीय p-value दोनों क्षेत्रफलों में से छोटे का 2 गुना होती है (अधिकतम 1)।
t और F वितरण नियमितीकृत अपूर्ण बीटा फलन से; z और काई-वर्ग नियमितीकृत अपूर्ण गामा फलन से निकाले जाते हैं।

20 स्वतंत्रता-डिग्रियों के साथ t = 2.5, दो-पक्षीय: p ≈ 0.021234 (दायाँ क्षेत्रफल ≈ 0.010617)।

टूल अपने-आप कोई निर्णय नहीं देता; केवल p-value से कुछ सिद्ध नहीं होता।
काई-वर्ग और F परीक्षण आमतौर पर दाएँ-पक्षीय होते हैं; दो-पक्षीय विकल्प छोटे क्षेत्रफल को दोगुना करता है।
परिणाम तभी सही है जब आँकड़ा चुने गए वितरण का पालन करता हो और परीक्षण की शर्तें पूरी हों।

p-value क्या बताती है?

यह बताती है कि शून्य परिकल्पना सही मानने पर देखे गए आँकड़े जितना या उससे अधिक चरम परिणाम कितनी बार मिल सकता है।

क्या छोटी p-value परिकल्पना को गलत साबित करती है?

नहीं। p-value अपने-आप किसी परिकल्पना को सिद्ध या खारिज नहीं करती; इसकी तुलना पहले से चुनी महत्व-सीमा और अन्य साक्ष्य से करनी चाहिए।

एक-पक्षीय और दो-पक्षीय परीक्षण में क्या अंतर है?

एक-पक्षीय परीक्षण केवल एक दिशा में चरम परिणाम देखता है। दो-पक्षीय परीक्षण दोनों दिशाओं में चरम परिणामों को शामिल करता है।