P-मान कैलकुलेटर
किसी z, t, काई-वर्ग, या F परीक्षण सांख्यिकी को बाएँ, दाएँ, या दो-पुच्छ परिकल्पना परीक्षण के लिए एक सटीक p-मान में बदलें।
Distribution
Tail
Significant at α = 0.05 (reject H0)
यह कैलकुलेटर कैसे काम करता है?
p-मान वह प्रायिकता है कि प्रेक्षित सांख्यिकी जितनी चरम सांख्यिकी मिले, यह मानते हुए कि शून्य परिकल्पना सत्य है। अपना z, t, काई-वर्ग, या F मान उसकी स्वातंत्र्य कोटि और पुच्छ के साथ दर्ज करें, और यह उपकरण सटीक p-मान और क्या यह α = 0.05 पर सार्थक है, लौटाता है।
सूत्र
How this is calculated
अपने परीक्षण से मेल खाता वितरण चुनें, प्रेक्षित परीक्षण सांख्यिकी दर्ज करें, और (t, χ², और F के लिए) स्वातंत्र्य कोटि — F को एक हर df की भी आवश्यकता होती है। कैलकुलेटर संचयी वितरण फलन का सटीक मूल्यांकन करता है: सामान्य CDF एक erf सन्निकटन का उपयोग करता है, t और F पुच्छ नियमित अपूर्ण बीटा फलन I_x(a,b) का उपयोग करते हैं, और काई-वर्ग ऊपरी पुच्छ नियमित निम्न अपूर्ण गामा फलन का उपयोग p = 1 − P(χ² < x; df) के माध्यम से करता है।
पुच्छ सेटिंग तय करती है कि कौन-सी प्रायिकता p-मान बनती है। एक दाएँ-पुच्छ परीक्षण ऊपरी-पुच्छ क्षेत्रफल P(X > stat) लौटाता है; एक बाएँ-पुच्छ परीक्षण P(X < stat) लौटाता है; एक दो-पुच्छ परीक्षण छोटे पुच्छ को दोगुना करता है, p = 2·min(ऊपरी, निचला), 1 पर सीमित। फिर परिणाम की तुलना पारंपरिक α = 0.05 दहलीज़ से की जाती है ताकि रिपोर्ट किया जा सके कि शून्य परिकल्पना अस्वीकार की गई या नहीं। छायांकित वक्र घनत्व दिखाता है जिसमें केवल अस्वीकृति (पुच्छ) क्षेत्र भरा होता है।
मान्यताएँ: सांख्यिकी की गणना शून्य परिकल्पना के अंतर्गत सही ढंग से की गई है और चुना गया संदर्भ वितरण मान्य है (जैसे, z के लिए सामान्यता या बड़े नमूने)। स्वातंत्र्य कोटि धनात्मक होनी चाहिए; χ² और F सांख्यिकी गैर-ऋणात्मक होनी चाहिए क्योंकि उन वितरणों का आधार [0, ∞) पर है। श्रेणी और सतत-भिन्न विस्तार लगभग 1e-15 तक अभिसरित होते हैं, इसलिए p-मान विशिष्ट परिसरों में कई दशमलवों तक सटीक होते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
दो-पुच्छ का उपयोग तब करें जब आपकी वैकल्पिक परिकल्पना बस "भिन्न" (≠) हो, और एक-पुच्छ तब जब आप डेटा देखने से पहले एक विशिष्ट दिशा (> या <) की भविष्यवाणी करें। दो-पुच्छ z और t जैसे सममित वितरणों के लिए एक-पुच्छ p-मान को दोगुना करता है।
काई-वर्ग गुडनेस-ऑफ-फिट और ANOVA F परीक्षण विसंगति मापते हैं, जहाँ बड़ी सांख्यिकी का अर्थ शून्य के विरुद्ध मज़बूत प्रमाण है। केवल बड़े मान आश्चर्यजनक होते हैं, इसलिए मानक p-मान दायाँ (ऊपरी) पुच्छ P(X > stat) है।
नहीं। एक छोटे p-मान का अर्थ है कि यदि शून्य परिकल्पना सत्य होती तो डेटा असंभावित होता, इसलिए आप शून्य को अस्वीकार करते हैं। यह प्रभाव-आकार या इस प्रायिकता को नहीं मापता कि विकल्प सत्य है।
इस नाम से भी जाना जाता है
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). P-मान कैलकुलेटर [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/hi/calculator/p-value-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "P-मान कैलकुलेटर." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/hi/calculator/p-value-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "P-मान कैलकुलेटर," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/hi/calculator/p-value-calculator
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