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Calculatrice de valeur p Calculez les valeurs p à partir des statistiques de test Z ou t avec des options pour les tests à queue unique et les tests à deux queues.

Calculatrice de valeur p illustration
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Calculatrice de valeur p

Calculez les valeurs p à partir des statistiques de test Z ou t avec des options pour les tests à queue unique et les tests à deux queues.

1

Sélectionner le type de test

Choisissez le test Z ou le test t et définissez le type de queue.

2

Entrer la statistique de test

Entrez votre statistique Z ou t (et les degrés de liberté pour le test t).

3

Afficher la p-valeur

Voyez la p-valeur, la décision de significativité et si vous devez rejeter H₀.

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What Is Calculatrice de valeur p?

Le calculateur de valeur P détermine la probabilité d'obtenir des résultats au moins aussi extrêmes que ceux observés, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie. Il prend en charge à la fois les tests Z (pour les grands échantillons ou la variance de population connue) et les tests t (pour les petits échantillons avec une variance inconnue), avec des options pour les tests bilatéraux, unilatéraux gauche et unilatéraux droit. Le calculateur compare la valeur P au niveau de signification choisi (α) pour déterminer s'il faut rejeter l'hypothèse nulle. La compréhension des valeurs P est fondamentale pour les tests d'hypothèses en statistiques.

Why Use Calculatrice de valeur p?

  • Prend en charge les calculs des tests Z et t
  • Options de test à queue unique et à deux queues
  • Niveaux de signification multiples (0,01, 0,05, 0,10)
  • Sortie de décision claire : rejeter ou ne pas rejeter H₀

Common Use Cases

Recherche académique

Déterminez si les résultats expérimentaux sont statistiquement significatifs.

Test A/B

Évaluez si les différences entre les variantes sont significatives.

Contrôle de la qualité

Testez si un processus répond aux paramètres spécifiés.

Cours de statistiques

Résolvez les problèmes de tests d'hypothèse pour les classes.

Technical Guide

Pour les tests Z, la valeur P est calculée à partir de la fonction de répartition normale standard. Bilatéral : p = 2 × (1 - Φ(|Z|)). Unilatéral gauche : p = Φ(Z). Unilatéral droit : p = 1 - Φ(Z). Pour les tests t, la fonction de répartition de la distribution t est utilisée avec les degrés de liberté spécifiés. Pour les grands df (≥30), la distribution t approche la distribution normale. La fonction de répartition est calculée à l'aide de l'approximation de Wilson-Hilferty pour la distribution du chi carré, qui fournit une bonne précision. La signification statistique est déterminée en comparant p à α : si p < α, rejeter H₀.

Tips & Best Practices

  • 1
    p < 0,05 ne signifie pas que l'hypothèse nulle est fausse - cela signifie que les données sont peu probables sous H₀
  • 2
    Une p-valeur plus petite indique une preuve plus forte contre l'hypothèse nulle
  • 3
    Les tests à deux queues sont plus conservateurs que les tests à queue unique
  • 4
    Spécifiez toujours votre niveau alpha AVANT de réaliser le test pour éviter les biais
  • 5
    La signification statistique n'implique pas la signification pratique

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Frequently Asked Questions

Q Qu'est-ce qu'une p-valeur ?
Une p-valeur est la probabilité d'observer des résultats au moins aussi extrêmes que les données, en supposant que l'hypothèse nulle est vraie. Une petite p-valeur suggère que les données sont incohérentes avec H₀.
Q Quelle p-valeur est considérée comme significative ?
Conventionnellement, p < 0,05 est significatif. Cependant, le seuil dépend du contexte : la recherche médicale peut utiliser 0,01, tandis que les études exploratoires pourraient utiliser 0,10.
Q Quand dois-je utiliser un test à queue unique ou à deux queues ?
Utilisez un test à queue unique lorsque vous prédisez une direction spécifique (par exemple, le traitement augmente les scores). Utilisez un test à deux queues lors du test de toute différence dans l'une ou l'autre direction.
Q Quelle est la différence entre le test Z et le test t ?
Le test Z est utilisé lorsque l'écart type de la population est connu ou que la taille de l'échantillon est grande (>30). Le test t est utilisé pour les petits échantillons avec un écart type de population inconnu.
Q Une p-valeur peut-elle être exactement 0 ?
Théoriquement non, mais pratiquement, des p-valeurs très petites peuvent être affichées comme 0 en raison des limites computationnelles. Le calculateur affiche la notation scientifique pour les valeurs très petites.

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