Skip to main content
FreeToolkit .ai

पी-मान कैलकुलेटर एक-तailed और दो-तailed विकल्पों के साथ जेड या टी परीक्षण आंकड़ों से पी-मान गणना करें।

पी-मान कैलकुलेटर illustration
🔢

पी-मान कैलकुलेटर

एक-तailed और दो-तailed विकल्पों के साथ जेड या टी परीक्षण आंकड़ों से पी-मान गणना करें।

1

परीक्षण प्रकार चुनें

जेड-परीक्षण या टी-परीक्षण का चयन करें और पूंछ प्रकार सेट करें।

2

परीक्षण आंकड़ा दर्ज करें

अपने जेड या टी आंकड़े (और टी-परीक्षण के लिए डिग्री ऑफ फ्रीडम) इनपुट करें।

3

पी-मान देखें

पी-मान, महत्व निर्णय और यह जानने के लिए देखें कि क्या एच₀ को अस्वीकार करना है।

Loading tool...

What Is पी-मान कैलकुलेटर?

पी-वैल्यू कैलकुलेटर यह निर्धारित करता है कि परिणामों को कम से कम उतनी ही चरम देखा जाता है, यह मानते हुए कि शून्य परिकल्पना सही है। इसमें जेड-परीक्षण (बड़े नमूनों या ज्ञात जनसंख्या विचलन के लिए) और टी-परीक्षण (अज्ञात विचलन के साथ छोटे नमूनों के लिए) दोनों को सपोर्ट करता है, दो-पूंछ, बाएं-पूंछ और दाएं-पूंछ परीक्षणों के विकल्पों के साथ। कैलकुलेटर पी-वैल्यू की तुलना आपके चुने हुए महत्व स्तर (α) से करता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करना है या नहीं। पी-वैल्यू को समझना आंकड़ों में परिकल्पना परीक्षण के लिए मौलिक है।

Why Use पी-मान कैलकुलेटर?

  • जेड-परीक्षण और टी-परीक्षण गणनाओं दोनों का समर्थन करता है
  • एक-पूंछ और दो-पूंछ परीक्षण विकल्प
  • कई महत्व स्तर (0.01, 0.05, 0.10)
  • स्पष्ट निर्णय आउटपुट: एच₀ को अस्वीकार करें या अस्वीकार करने में विफल रहें

Common Use Cases

शैक्षणिक अनुसंधान

निर्धारित करें कि प्रायोगिक परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं या नहीं।

ए/बी परीक्षण

मूल्यांकन करें कि वेरिएंट्स के बीच अंतर महत्वपूर्ण है या नहीं।

गुणवत्ता नियंत्रण

परीक्षण करें कि एक प्रक्रिया विशिष्ट मापदंडों को पूरा करती है या नहीं।

सांख्यिकी पाठ्यक्रम

कक्षाओं के लिए परिकल्पना परीक्षण समस्याओं का समाधान करें।

Technical Guide

जेड-परीक्षणों के लिए, पी-वैल्यू मानक सामान्य सीडीएफ से गणना की जाती है। दो-पूंछ: p = 2 × (1 - Φ(|Z|))। बाएं-पूंछ: p = Φ(Z)। दाएं-पूंछ: p = 1 - Φ(Z)। टी-परीक्षणों के लिए, निर्दिष्ट डिग्री की स्वतंत्रता के साथ टी-वितरण सीडीएफ का उपयोग किया जाता है। बड़े डीएफ (≥30) के लिए, टी-वितरण सामान्य वितरण के करीब आता है। सीडीएफ की गणना विल्सन-हिलफर्टी अनुमान द्वारा की जाती है, जो अच्छी सटीकता प्रदान करता है। आंकड़ों का महत्व प की तुलना α से करके निर्धारित किया जाता है: यदि p < α, तो H₀ को अस्वीकार करें।

Tips & Best Practices

  • 1
    पी < 0.05 यह नहीं意味ा है कि शून्य परिकल्पना झूठी है - इसका मतलब है कि डेटा एच₀ के तहत असंभव है
  • 2
    एक छोटा पी-मान शून्य परिकल्पना के खिलाफ मजबूत साक्ष्य दर्शाता है
  • 3
    दो-पूंछ वाले परीक्षण एक-पूंछ वाले परीक्षणों की तुलना में अधिक रूढ़िवादी होते हैं
  • 4
    परीक्षण से पहले अपने अल्फा स्तर को हमेशा निर्दिष्ट करें ताकि पूर्वाग्रह से बचा जा सके
  • 5
    सांख्यिकीय महत्व व्यावहारिक महत्व का अर्थ नहीं है

Related Tools

नमूना आकार कैलकुलेटर - free online tool

नमूना आकार कैलकुलेटर

सर्वेक्षणों के लिए आवश्यक नमूना आकार की गणना विश्वास स्तर, त्रुटि मार्जिन और जनसंख्या के आधार पर करें।

🔢 Math & Calculators
आत्मविश्वास अंतराल कैलकुलेटर - free online tool

आत्मविश्वास अंतराल कैलकुलेटर

सारांश आंकड़ों या कच्चे डेटा से आत्मविश्वास अंतराल की गणना करें जिसमें कई आत्मविश्वास स्तर हों।

🔢 Math & Calculators
जेड-स्कोर कैलकुलेटर - free online tool

जेड-स्कोर कैलकुलेटर

मानक सामान्य वितरण का उपयोग करके जेड-स्कोर और प्रतिशत की गणना करें, या जेड-स्कोर से मूल्य खोजें।

🔢 Math & Calculators
फिबोनैकी कैलकुलेटर - free online tool

फिबोनैकी कैलकुलेटर

एन शब्दों तक फिबोनैकी अनुक्रम उत्पन्न करें जिसमें सटीक BigInt सटीकता हो।

🔢 Math & Calculators

Frequently Asked Questions

Q पी-मान क्या है?
एक पी-मान डेटा को देखते हुए परिणामों की संभावना है, यह मानते हुए कि शून्य परिकल्पना सच है। एक छोटा पी-मान दर्शाता है कि डेटा एच₀ के साथ असंगत है।
Q कौन सा पी-मान महत्वपूर्ण माना जाता है?
आमतौर पर, पी < 0.05 महत्वपूर्ण माना जाता है। हालांकि, सीमा संदर्भ पर निर्भर करती है: चिकित्सा अनुसंधान 0.01 का उपयोग कर सकता है, जबकि अन्वेषण अध्ययन 0.10 का उपयोग कर सकते हैं।
Q मैं एक-पूंछ और दो-पूंछ कब उपयोग करना चाहिए?
एक-पूंछ का उपयोग तब करें जब आप एक विशिष्ट दिशा (उदाहरण के लिए, उपचार स्कोर बढ़ाता है) की भविष्यवाणी करते हैं। दो-पूंछ का उपयोग तब करें जब आप किसी भी दिशा में अंतर के लिए परीक्षण कर रहे हों।
Q जेड-परीक्षण और टी-परीक्षण के बीच क्या अंतर है?
जेड-परीक्षण तब उपयोग किया जाता है जब जनसंख्या मानक विचलन ज्ञात होता है या नमूना आकार बड़ा होता है (>30)। टी-परीक्षण अज्ञात जनसंख्या मानक विचलन के साथ छोटे नमूनों के लिए उपयोग किया जाता है।
Q क्या पी-मान ठीक 0 हो सकता है?
सैद्धांतिक रूप से, नहीं, लेकिन व्यावहारिक रूप से बहुत छोटे पी-मानों को गणनात्मक सीमाओं के कारण 0 के रूप में प्रदर्शित किया जा सकता है। कैलकुलेटर बहुत छोटे मूल्यों के लिए वैज्ञानिक नोटेशन दिखाता है।

About This Tool

पी-मान कैलकुलेटर is a free online tool by FreeToolkit.ai. All processing happens directly in your browser — your data never leaves your device. No registration or installation required.