P值计算器 使用Z检验或t检验统计数据，计算p值，并支持单尾和双尾选项。

What Is P值计算器?

P-值计算器用于确定在假设原假设为真的情况下，获得至少与观察结果一样极端的结果的概率。它支持Z检验（适用于大样本或已知总体方差）和t检验（适用于未知方差的小样本），并提供双尾、左尾和右尾测试选项。计算器将p值与您选择的显著性水平（α）进行比较，以确定是否拒绝原假设。在统计学中，理解p值是假设检验的基础。

Why Use P值计算器?

• 支持Z检验和t检验计算
• 提供单尾和双尾测试选项
• 多个显著性水平（0.01，0.05，0.10）
• 清晰的决策输出：拒绝或未能拒绝H₀

Common Use Cases

学术研究

确定实验结果是否具有统计学意义。

A/B测试

评估变体之间的差异是否显著。

质量控制

测试过程是否符合规格参数。

统计学课程作业

解决假设检验问题以用于课堂教学。

Technical Guide

对于Z检验，p值从标准正态分布CDF计算得出。双尾：p = 2 × (1 - Φ(|Z|))。左尾：p = Φ(Z)。右尾：p = 1 - Φ(Z)。对于t检验，使用指定自由度的t分布CDF。在大自由度（≥30）下，t分布接近正态分布。CDF是使用威尔逊-希尔费蒂（Wilson-Hilferty）近似法计算得出的，该方法提供了良好的准确性。统计学意义通过比较p与α确定：如果p < α，则拒绝H₀。

Tips & Best Practices

• 1
  p < 0.05并不意味着原假设是错误的 -- 它意味着数据在H₀下不太可能出现
• 2
  较小的P值表明有更强的证据反对原假设
• 3
  双尾测试比单尾测试更加保守
• 4
  始终在进行测试之前指定您的alpha水平，以避免偏差
• 5
  统计学意义并不意味着实际意义

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Frequently Asked Questions

Q 什么是P值？

P值是在原假设为真的情况下，观察到至少与数据一样极端的结果的概率。小的P值表明数据与H₀不一致。

Q 什么P值被认为是显著的？

通常，p < 0.05被认为是显著的。但是，阈值取决于上下文：医学研究可能使用0.01，而探索性研究可能使用0.10。

Q 何时应该使用单尾测试与双尾测试？

当您预测特定方向（例如，治疗会增加分数）时，使用单尾测试。当测试任何方向的差异时，使用双尾测试。

Q Z检验和t检验有什么区别？

Z检验用于已知总体标准偏差或样本量较大的情况（>30）。T检验用于未知总体标准偏差的小样本。

Q P值可以是0吗？

理论上不，但实际上非常小的P值可能由于计算限制而显示为0。计算器对于非常小的值使用科学计数法表示。

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