Skip to main content

P-Değer Hesaplayıcı Z veya t test istatistiklerinden bir yönlü ve iki yönlü seçenekler ile p-değerlerini hesaplayın.

P-Değer Hesaplayıcı illustration
🔢

P-Değer Hesaplayıcı

Z veya t test istatistiklerinden bir yönlü ve iki yönlü seçenekler ile p-değerlerini hesaplayın.

1

Test Türünü Seçin

Z-testi veya t-testini seçin ve kuyruk türünü ayarlayın.

2

Test İstatistiğini Girin

Z veya t istatistiğinizi (ve t-testi için serbestlik derecesini) girin.

3

P-Değerini Görüntüleyin

p-değerini, anlamlılık kararını ve H₀'ı reddetme durumunu görün.

Loading tool...

What Is P-Değer Hesaplayıcı?

P-Değer Hesaplayıcı, gözlemlenen sonuçların en azından观lendiği kadar aşırı olma olasılığını, sıfır hipotezin doğru olduğu varsayılarak belirler. Hem büyük örneklem veya bilinen popülasyon varyansı için Z-testleri hem de küçük örneklem ve bilinmeyen varyans için t-testlerini destekler; iki uçlu, sol uçlu ve sağ uçlu testler için seçenekler sunar. Hesaplayıcı, p-değerini seçilen anlamlılık düzeyiniz (α) ile karşılaştırarak sıfır hipotezini reddetme kararı verir. P-değerlerini anlamak, istatistiklerdeki hipotez testine temel oluşturur.

Why Use P-Değer Hesaplayıcı?

  • Hem Z-testi hem de t-testi hesaplamalarını destekler
  • Tek kuyruklu ve iki kuyruklu test seçenekleri
  • Çoklu anlamlılık seviyeleri (0,01, 0,05, 0,10)
  • Açık karar çıktısı: H₀'ı reddet veya reddetmemek

Common Use Cases

Akademik Araştırma

Deneysel sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirleyin.

A/B Testi

Çeşitler arasındaki farkların anlamlı olup olmadığını değerlendirin.

Kalite Kontrolü

Bir sürecin spesifikasyon parametrelerine uyup uymadığını test edin.

İstatistik Dersleri

Hipotez testi sorunlarını sınıflar için çözün.

Technical Guide

Z-testleri için p-değer, standart normal CDF'den hesaplanır. İki uçlu: p = 2 × (1 - Φ(|Z|)). Sol uçlu: p = Φ(Z). Sağ uçlu: p = 1 - Φ(Z). T-testleri için belirtilen serbestlik derecesiyle t-dağılımı CDF'si kullanılır. Büyük df (≥30) için, t-dağılımı normal dağılıma yaklaşıktır. CDF, chi-kare dağılımı için Wilson-Hilferty yaklaşımıyla hesaplanır ve iyi bir doğruluk sağlar. İstatistiksel anlamlılık, p ile α'nın karşılaştırılmasıyla belirlenir: eğer p < α ise H₀ reddedilir.

Tips & Best Practices

  • 1
    p < 0,05, null hipotezinin yanlış olduğu anlamına gelmez - veri H₀ altında muhtemel olmadığını gösterir
  • 2
    Daha küçük bir p-değeri, null hipoteze karşı daha güçlü kanıtları gösterir
  • 3
    İki kuyruklu testler, tek kuyruklu testlerden daha muhafazakardır
  • 4
    Her zaman alfa seviyenizi testi gerçekleştirmeden önce belirtin чтобы yanlılığı önleyin
  • 5
    İstatistiksel anlamlılık, pratik anlamlılık anlamına gelmez

Related Tools

Frequently Asked Questions

Q p-değeri nedir?
p-değeri, null hipotezin doğru olduğu varsayıldığında, en az veri kadar aşırı sonuçların gözlemlenebilme olasılığıdır. Küçük bir p-değeri, verinin H₀ ile tutarlı olmadığını gösterir.
Q Hangi p-değeri anlamlı kabul edilir?
Sözleşmeye göre, p < 0,05 anlamlıdır. Ancak eşik değeri bağlama bağlıdır: tıbbi araştırmalar 0,01'i kullanabilirken, keşif çalışmaları 0,10'u kullanabilir.
Q Tek kuyruklu ve iki kuyruklu testleri ne zaman kullanmalıyım?
Bir yönde belirli bir tahminde bulunduğunuzda (örneğin, tedavi puanları artırır) tek kuyruklu testi kullanın. Herhangi bir farkı herhangi bir yönde test ettiğinizde iki kuyruklu testi kullanın.
Q Z-test ve t-test arasındaki fark nedir?
Z-test, nüfus standart sapmasının bilindiği veya örneklemenin büyük olduğu (>30) durumlarda kullanılır. T-test, küçük örneklem büyüklüklerinde bilinmeyen population standard sapması için kullanılır.
Q p-değeri tam olarak 0 olabilir mi?
Teorik olarak hayır, ancak pratikte çok küçük p-değerleri hesaplama sınırlamaları nedeniyle 0 olarak görüntülenebilir. Hesaplayıcı, çok küçük değerler için bilimsel gösterimi gösterir.

About This Tool

P-Değer Hesaplayıcı 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.