统计检验 P 值计算器
输入检验统计量、分布和自由度，即可计算所选检验的 P 值。
结果
0.021234P 值
- 如果原假设成立，出现至少同样极端结果的概率约为 2.1234%。
- 左侧面积 P(X ≤ 统计量)
- 0.989383
- 右侧面积 P(X ≥ 统计量)
- 0.010617
- P 值不能说明假设是否为真，也不能说明效应是否重要。请在检验前确定阈值（通常为 5%）。
输入值
- 统计量分布
- Student t
- 统计量数值
- 2.5
- 自由度
- 20
- 检验类型
- 双尾
计算方法
左侧面积 = 累积分布函数 F(x)；右侧面积 = 1 − F(x)。为保持精度，两侧面积分别直接计算。
结果
P 值
- 左侧面积 P(X ≤ 统计量)
- 0.989383
- 右侧面积 P(X ≥ 统计量)
- 0.010617
计算方法
- 左侧面积 = 累积分布函数 F(x)；右侧面积 = 1 − F(x)。为保持精度，两侧面积分别直接计算。
- 双尾 P 值 = 2 × 两侧中较小的面积（最大为 1）。
- t 和 F 分布使用正则化不完全贝塔函数计算；z 和卡方分布使用正则化不完全伽马函数计算。
示例
自由度为 20、t = 2.5 的双尾检验：p ≈ 0.021234（右侧面积 ≈ 0.010617）。
注意事项
- 计算器不会自动作出结论；P 值本身不能证明任何事情。
- 卡方检验和 F 检验几乎总是右尾检验。“双尾”选项只是将较小的面积乘以 2。
- 只有当统计量确实服从所选分布且满足检验条件时，结果才适用。
适用场景
- 根据已计算的检验统计量查找 P 值。
- 将结果与分析前设定的显著性阈值进行比较。
常见问题
P 值表示什么？
假设原假设成立，P 值表示得到与观测值同样或更加极端的统计量的概率。它不是原假设为真的概率。
什么时候选择单尾或双尾检验？
应根据研究假设在查看结果前确定。单尾检验关注特定方向；双尾检验考虑两个方向的差异。
为什么要输入自由度？
t、卡方和 F 分布的形状取决于自由度。自由度输入错误，P 值也可能不准确。