Mathematik
Z-Wert
Standardisieren Sie einen Beobachtungswert anhand des Mittelwerts und der Standardabweichung der Grundgesamtheit.
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p-Wert eines zweiseitigen Z-Tests
Berechnen Sie aus einer z-Statistik eine zweiseitige Randwahrscheinlichkeit der Standardnormalverteilung.
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Betrag von z1.96
Zweiseitiger p-Wert0.05Wahrscheinlichkeit
Fläche beider Verteilungsenden5%
Rechnersteuerung
Berechnungsmethode
Berechnen Sie aus einer z-Statistik eine zweiseitige Randwahrscheinlichkeit der Standardnormalverteilung.
p = 2 × Integral von |z| bis unendlich über exp(−t²/2)/√(2π) dt. Berechnet mit der zusammengesetzten Simpson-Regel bis 12 und 4096 Intervallen; unterstütztes |z| ≤ 10.
Bearbeitetes Beispiel
Z-Statistik: 1.96.
Betrag von z: 1.96 ; Zweiseitiger p-Wert: 0.05 Wahrscheinlichkeit; Fläche beider Verteilungsenden: 5 %.
Annahmen und Grenzen
Ein p-Wert ist eine Randwahrscheinlichkeit unter dem angegebenen Nullmodell, nicht die Wahrscheinlichkeit, dass eine Hypothese wahr ist. Vorausgesetzt werden eine gültige standardnormalverteilte z-Statistik und ein vorab festgelegter zweiseitiger Test. Bei geschätzter Standardabweichung aus kleiner Stichprobe ersetzt er keinen t-Test. Die Werte sind Näherungen, nicht exakt null.
Die Anzeige ist gerundet; für die Berechnung werden ungerundete Werte verwendet. Lesen Sie unsere Berechnungsmethodik.
Das Ergebnis verstehen
Das Ergebnis misst, wie viel Standardnormalwahrscheinlichkeit in beiden Richtungen mindestens so weit von null entfernt liegt wie die eingegebene z-Statistik.
Wann dieses Werkzeug sinnvoll ist
Verwenden Sie es erst nach Festlegung eines gültigen zweiseitigen z-Tests und seiner Annahmen. Statistische Signifikanz ist weder Effektgröße noch praktische Bedeutung.
Die Eingaben verstehen
| Eingabe | Was einzugeben ist |
|---|---|
| Z-Statistik | Geben Sie eine Zahl zwischen -10 und 10 ein. |
Häufig gestellte Fragen
Ist p die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese wahr ist?
Nein. Es ist die Wahrscheinlichkeit für mindestens so extreme Daten unter dem angegebenen Nullmodell, nicht eine Wahrscheinlichkeit für die Hypothese selbst.