P-valor حاسبة

عنوان تحسين محركات البحث (48): حاسبة قيمة P - اختبارات Z، t، Chi-Square و F الوصف الفوقي (154): احسب قيمة p من إحصائيات z أو t أو chi-square أو F. تقارن حاسبة قيمة P مع ألفا وتشرح خمسة قراءات خاطئة شائعة.

تحول حاسبة قيمة P إحصائية اختبار إلى قيمة p لاختبارات z أو t أو chi-square أو F، مع خيار ذي ذيل واحد أو ذيل ثنائي حيث يسمح الاختبار بذلك. أدخل الإحصائية، درجات الحرية عند الحاجة، وخيار الذيل؛ تعيد الحاسبة قيمة p، وتقارنها مع α المختار، وتظل منطقة الرفض على مخطط مساحة الذيل.

تجيب قيمة p: إذا كانت فرضية الصفر صحيحة، كم مرة تظهر البيانات على الأقل بهذا الطرف بالصدفة؟ لا يجيب على ما إذا كان الصفر صحيحا. هذا التمييز يدفع قسم سوء التفسير أدناه.

حساب قيمة p من إحصائية اختبار

المدخلات المدعومة هي z، t بدرجات الحرية، كاي-تربيع بدرجات الحرية، وF مع درجات الحرية البسط والمقام. أدخل الإحصائية من مخرجات الاختبار؛ الحاسبة تخصيها على توزيع المرجع المطابق وتعيد احتمال الذيل.

بالنسبة ل z و t، اضبط ذو ذيل واحد أو ذيل ذيل قبل قراءة الرقم بحيث يتطابق الظل مع الفرضية.

بالنسبة ل z و t، اختر ذيل واحد أو ذيل ثنائي قبل قراءة الرقم. اختبارات كاي-تربيع وF عادة ما تكون أحادية الجانب (الذيل العلوي) في النماذج التي تدرس في الدورات التمهيدية؛ تعكس الواجهة ذلك.

اختر اختبارا أحادي الذيل أو ذيل مزدوج

يسأل اختبار ذو الذيل المزدوج عما إذا كانت الإحصائية تختلف عن القيمة الصفرية في أي من الاتجاهين ويضاعف مساحة الذيل الواحد الأصغر لاختبارات z و t المتماثلة. الاختبار ذو الذيل الواحد يسأل عن اتجاه واحد مسمى فقط.

استخدم الإشارة ذات الذيلين ما لم تلتزم خطة البحث باتجاه معين قبل رؤية البيانات؛ التبديل بعد ملاحظة الإشارة يقلل p إلى النصف ويزيد من الإيجابيات الكاذبة.

استخدم النموذج ذو الذيل المزدوج ما لم تلتزم خطة البحث باتجاه معين قبل رؤية البيانات. التحول إلى ذيل واحد بعد ملاحظة العلامة يقلل قيمة p إلى النصف ويضخم الإيجابيات الكاذبة. الفرضيات الاتجاهية تنتمي إلى البروتوكول، وليس في عملية إنقاذ لاحقة ل 0.06.

قارن قيمة p مع ألفا

ألفا هو المستوى الدلالي المختار مسبقا، وغالبا ما يكون 0.05 وأحيانا 0.01 أو 0.10. إذا كان p أقل من أو يساوي ألفا، ارفض الفرضية الصفرية؛ إذا كان p أكبر من ألفا، ففشل في رفضها. عدم الرفض ليس هو نفسه إثبات صحة الصفر (null).

قد تفتقر الدراسة ببساطة إلى القوة، ولهذا السبب تنتمي الفترات وأحجام التأثير إلى جانب أي قرار ثنائي.

• إذا كان p ≤ α، ارفض الفرضية الصفرية.
• إذا كان p > α، فشلت في رفض الفرضية الصفرية.

"عدم الرفض" ليست هي نفسها "إثبات الصفر". قد تفتقر الدراسة ببساطة إلى القوة. تبرز الحاسبة المقارنة بمجرد وضع α بجانب النتيجة.

احسب قيمة p ثنائية الطرفين من z تساوي 2.0

بالنسبة ل z يساوي 2.0 في اختبار طبيعي ذو ذيلين، فإن مساحة الذيل الواحد فوق 2.0 تكون تقريبا 0.0228. مضاعفة تلك المنطقة تنتج قيمة p ثنائية الذيل حوالي 0.0455. مقابل alpha 0.05 هذه النتيجة ترفض الصفر (null)؛ أما مقابل alpha 0.01 فلا تفعل. البيانات لم تتغير بين هذين القرارين؛ فقط العتبة تغيرت.

1. منطقة ذيل واحد فوق 2.0 ≈ 0.0228 (بدقة أكثر 0.02275). 2. ذو ذيلين p = 2 × 0.02275 ≈ 0.0455. 3. ضد α = 0.05: 0.0455 < 0.05 → رفض الصفر.

مقابل α = 0.01 تفشل نفس قيمة p في الرفض. البيانات لم تتغير؛ العتبة تغيرت. لهذا السبب يجب تعيين α قبل النظر إلى p، وليس التفاوض عليه بعد ذلك.

اقرأ مخطط منطقة الذيل

يوضح الرسم الكرسي كثافة المرجع، وخط عمودي عند إحصائية الاختبار، ومناطق الرفض المظللة لل α المختار. بالنسبة ل α ذو الذيلين = 0.05 على منحنى طبيعي، تقع القيم الحرجة بالقرب من ±1.96. تقع الإحصائية التي تتجاوز أي من القيمتين الحرجة في الظل.

تحقق من أن الذيول المظللة تطابق اتجاه الاختبار المختار. الإحصائية السلبية الكبيرة التي تحتوي فقط على ظل ذيل علوي هو خطأ إعداد، وليس دليلا ضد الصفر. علامات القيمة الحرجة عند زائد أو ناقص 1.96 للألفا ذي الذيلين 0.05 تعطي فحصا بصريا ثانيا مقابل الرقم p.

إذا كان خط الإحصائية داخل المركز غير المدرج بينما p لا يزال مبلغا، يتفق البصر والرقم: فشل في الرفض عند ذلك α. استخدم الرسم البياني للتحقق من أخطاء الإشارة (z سلبي كبير مع اختيار ظل في الجزء العلوي فقط).

افهم ما لا تعنيه قيمة p

تهيمن خمس قراءات خاطئة على الأخطاء المنشورة، وكل واحدة خاطئة لسبب محدد موضح أدناه. قيمة p هي احتمال ذيل تحت النموذج الصفري، وليست احتمالا مباشرا بأن فرضية صحيحة، ولا حجم تأثير، ولا فرصة تكرار. الحد 0.05 هو اتفاق، والنتيجة غير المعنوية ليست دليلا على عدم وجود تأثير.

1. قيمة p ليست احتمال صحة فرضية الصفر. بل هي احتمال البيانات على الأقل بهذا الأقصى *إذا* كانت الفرضية الصفرية صحيحة. هذه شروط مختلفة. الخلط بينهما يحول احتمال الذيل إلى رهان مباشر على الفرضية.

2. قيمة p ليست حجم تأثير. يصل الفرق البسيط إلى p < 0.05 مع عينة كبيرة بما فيه الكفاية. أبلغ بشكل منفصل عن فرق متوسط، أو نسبة مخاطرة، أو تأثير موحد؛ لا تعامل p الصغير ك "تأثير كبير".

3. قيمة p ليست احتمال التكرار. p ل 0.03 لا يعني أن الدراسة المتكررة لديها فرصة 97٪ لإيجاد نفس النتيجة. تعتمد التكرار على القوة، حجم التأثير الحقيقي، وتصميم الدراسة.

4. عتبة 0.05 هي اتفاقية، وليست قانونا طبيعيا. p = 0.049 و p = 0.051 هما دليل متطابق تقريبا. تقسيم الدوائر إلى "مهم" و"ليس" لعادة المجلة لا يخلق خطا واضحا في البيانات.

5. غير الدلالة ليست "لا تأثير". عدم الوصول إلى α قد يعني أن الدراسة كانت ضعيفة القوة. غياب الأدلة ليس دليلا على الغياب؛ تحقق من فترات الثقة والقدرة قبل الادعاء بنتيجة غير عادلة.

تتوافق هذه النقاط مع بيان 2016 الصادر عن الجمعية الأمريكية للإحصاء حول قيم p. لا تزال الحاسبة تقارن p مع α لأن هذا السير هو ما تتطلبه الدورات الدراسية والعديد من البروتوكولات؛ القسم أعلاه هو ما يمنع قراءة الرقم بشكل مفرط.

اقرأ القيمة الحرجة لألفا المختار

القيم الحرجة هي القطع على مقياس الإحصاء التي تطابق قاعدة ألفا وقاعدة ذيل مختارة. بالنسبة لاختبار طبيعي ذو ذيلين، تكون القيم حوالي 1.645 عند 0.10، 1.960 عند 0.05 و2.576 عند 0.01. ارفض عندما يتجاوز z المطلق القيمة الحرجة، والتي تعادل p أقل من أو يساوي ألفا.

بالنسبة لاختبارات T، يعتمد القطع أيضا على درجات الحرية.

α	حرج	z
0.10	1.645
0.05	1.960
0.01	2.576

ارفض عندما يتجاوز |z| القيمة الحرجة (وبشكل معادل عندما يكون p ≤ α). بالنسبة لاختبارات t، تعتمد القيمة الحرجة على df وتكون أكبر من z للعينات الصغيرة. تستخدم حاسبة فترة الثقة نفس القيم الحرجة عند بناء الفترات.

الإبلاغ عن قيم p بدون الفخاخ المعتادة

أبلغ عن p بالضبط عندما يوفرها البرنامج، وليس فقط نجمة أو شارة "p أقل من 0.05". قم بإقرانها بحجم تأثير أو فترة ثقة حتى يتمكن القراء من تقدير المقاتلة. التزم مسبقا بقواعد ألفا وقواعد ذيل واحد مقابل ذيل مزدوج في خطة التحليل عندما يكون العمل تأكيديا.

لا تزال التحليلات الاستكشافية تنتج قيم p، لكن يجب تصنيفها على أنها استكشافية. الاختبارات المتعددة غير المعدلة تزيد من احتمال حدوث نتيجة إيجابية كاذبة واحدة على الأقل؛ هذه المشكلة لا تحل بواسطة هذه الحاسبة، ولا تحل بالتحول بهدوء من ذي الذيل الثنائي إلى ذيل واحد بعد رؤية العلامة.

الأسئلة الشائعة

ملخص

تحول حاسبة قيمة P إحصائيات z أو t أو chi-square أو F إلى قيم p، وتقارنها مع α وتظلل منطقة الرفض. يمنح z ذو الذيلين = 2.0 p ≈ 0.0455، والذي يرفض عند 0.05 وليس عند 0.01.

قيمة p ليست احتمال صحة الصفر، ولا حجم تأثير، ولا احتمال تكرار؛ 0.05 هو اتفاق؛ وعدم الدلالة ليس إثباتا لعدم وجود تأثير.

استخدم هذه الصفحة لاتخاذ قرار الأهمية؛ استخدم حاسبة Z-Score عندما تحتاج فقط إلى الدرجة الموحدة ومساحة المنحنى.

حاسبات ذات صلة

حاسبة درجة Z · حاسبة فترة الثقة · حاسبة حجم العينة · حاسبة الانحراف المعياري