统计 / 测试
P值计算器（根据z、t、χ²或F）
根据正态分布、Student's t分布、卡方分布或F分布中的检验统计量，结合自由度，计算适用的双侧和单侧p值。
P值计算器（根据z、t、χ²或F）: p值是统计量之外的分布面积。对于z和t，会分别计算双尾和每个单独尾部的p值；对于用于检验方差和拟合度的χ²和F，则计算右尾p值。分布使用不完全伽马函数和贝塔函数计算，并与SciPy一致：z = 1.96时，双侧p = 0.0500；χ² = 3.84且自由度为1时，p = 0.0500。 完全在浏览器中本地运行，文件不会上传到服务器。
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完全在浏览器中运行
如果原假设成立，p值表示统计量达到当前或更极端程度的概率。对于z和t，双侧值会计算两个尾部；只有在查看数据前已确定方向时，才应使用单侧值。χ²和F检验使用右尾。这些分布在浏览器中计算，结果与统计软件在许多小数位上相符。
临界值
双侧5%临界值：z = 1.96；自由度为10时t = 2.228，自由度为30时t = 2.042；自由度为1时χ² = 3.84，自由度为2时χ² = 5.99；自由度分别为2和20时F = 3.49。
较小的p值
极小的p值会显示为< 0.0001；到这个程度后，更精确的数值意义不大。样本量较大时，即使差异微不足道，也会得到较小的p值。
Z分数计算器会在曲线上显示相同的正态分布尾部。
使用方法
- 选择分布：z、t、χ²或F。
- 输入统计量及其自由度。
- 查看双侧和单侧p值，或χ²和F的右尾p值。
隐私与限制
所有计算都在你的浏览器中完成。
相关工具
常见问题
单侧还是双侧？
除非你在看到数据之前就已决定只有一个方向重要，否则应使用双侧检验；单侧p值是双侧p值的一半。
p < 0.05能证明存在效应吗？
不能：这表示如果不存在效应，如此极端的数据将十分罕见。还应报告效应量和置信区间。
在哪里可以找到自由度？
对于单样本t检验，自由度为n − 1；对于χ²列联表，自由度为（行数 − 1）×（列数 − 1）；对于单因素ANOVA，自由度分别为k − 1和N − k。
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