Valore P del campione Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Valore P del campione = (Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)/sqrt((Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/Misura di prova)
P = (PSample-P0(Population))/sqrt((P0(Population)*(1-P0(Population)))/N)
Questa formula utilizza 1 Funzioni, 4 Variabili
Funzioni utilizzate
sqrt - Una funzione radice quadrata è una funzione che accetta un numero non negativo come input e restituisce la radice quadrata del numero di input specificato., sqrt(Number)
Variabili utilizzate
Valore P del campione - Il valore P del campione è la probabilità associata a un test statistico, che indica la probabilità di ottenere i risultati osservati o risultati più estremi se l'ipotesi nulla è vera.
Proporzione del campione - La proporzione del campione è il rapporto tra il numero di successi in un campione e la dimensione totale del campione.
Proporzione della popolazione presunta - La proporzione della popolazione presunta è la proporzione utilizzata nei test di ipotesi statistiche quando la proporzione reale di una popolazione è sconosciuta e viene assunta per l'analisi.
Misura di prova - La dimensione del campione è il numero totale di individui o elementi inclusi in un campione specifico.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Proporzione del campione: 0.7 --> Nessuna conversione richiesta
Proporzione della popolazione presunta: 0.6 --> Nessuna conversione richiesta
Misura di prova: 10 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
P = (PSample-P0(Population))/sqrt((P0(Population)*(1-P0(Population)))/N) --> (0.7-0.6)/sqrt((0.6*(1-0.6))/10)
Valutare ... ...
P = 0.645497224367903
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
0.645497224367903 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
0.645497224367903 0.645497 <-- Valore P del campione
(Calcolo completato in 00.020 secondi)

Titoli di coda

Creator Image
Creato da Anirudh Singh
Istituto nazionale di tecnologia (NIT), Jamshedpur
Anirudh Singh ha creato questa calcolatrice e altre 300+ altre calcolatrici!
Verifier Image
Verificato da Urvi Rathod
Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad
Urvi Rathod ha verificato questa calcolatrice e altre 1900+ altre calcolatrici!

18 Formule di base in statistica Calcolatrici

Valore P del campione
​ Partire Valore P del campione = (Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)/sqrt((Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/Misura di prova)
Dimensione del campione dato P Value
​ Partire Misura di prova = ((Valore P del campione^2)*Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/((Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)^2)
t Statistica della distribuzione normale
​ Partire t Statistica della distribuzione normale = (Campione medio-Popolazione media)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))
t Statistica
​ Partire t Statistica = (Media osservata del campione-Media teorica del campione)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))
Statistica del chi quadrato
​ Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Deviazione standard campionaria^2)/(Deviazione standard della popolazione^2)
Numero di classi data la larghezza della classe
​ Partire Numero di classi = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Larghezza della classe dei dati
Classe Larghezza dei dati
​ Partire Larghezza della classe dei dati = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Numero di classi
Statistica del chi quadrato date le varianze del campione e della popolazione
​ Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Varianza di campionamento)/Varianza della popolazione
Aspettativa di differenza di variabili casuali
​ Partire Aspettativa di differenza di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X-Aspettativa della variabile casuale Y
Aspettativa della somma delle variabili casuali
​ Partire Aspettativa della somma di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X+Aspettativa della variabile casuale Y
Valore F di due campioni date le deviazioni standard del campione
​ Partire Valore F di due campioni = (Deviazione standard del campione X/Deviazione standard del campione Y)^2
Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo
​ Partire Numero di valori individuali = (Somma residua dei quadrati/(Errore standard residuo dei dati^2))+1
Elemento più piccolo nell'intervallo di dati specificato
​ Partire Elemento più piccolo nei dati = Elemento più grande nei dati-Intervallo di dati
Elemento più grande nell'intervallo di dati specificato
​ Partire Elemento più grande nei dati = Intervallo di dati+Elemento più piccolo nei dati
Intervallo di dati
​ Partire Intervallo di dati = Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati
Gamma media di dati
​ Partire Intervallo medio di dati = (Valore massimo dei dati+Valore minimo dei dati)/2
Valore F di due campioni
​ Partire Valore F di due campioni = Varianza del campione X/Varianza del campione Y
Frequenza relativa
​ Partire Frequenza relativa = Frequenza assoluta/Frequenza totale

Valore P del campione Formula

Valore P del campione = (Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)/sqrt((Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/Misura di prova)
P = (PSample-P0(Population))/sqrt((P0(Population)*(1-P0(Population)))/N)

Qual è il valore P in Statistica?

Il valore p è un numero, calcolato da un test statistico, che descrive la probabilità che tu abbia trovato un particolare insieme di osservazioni se l'ipotesi nulla fosse vera. I valori P vengono utilizzati nei test di ipotesi per aiutare a decidere se rifiutare l'ipotesi nulla. Più piccolo è il valore p, più è probabile che rifiuti l'ipotesi nulla. Il valore p, o valore di probabilità, ti dice quanto è probabile che i tuoi dati possano essersi verificati sotto l'ipotesi nulla. Lo fa calcolando la probabilità della tua statistica di test, che è il numero calcolato da un test statistico utilizzando i tuoi dati.

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