วิธีการคำนวณค่า p ของคะแนน z ในหน่วย r

บ่อยครั้งในสถิติ เราต้องการหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z อันเป็นผลมาจาก การทดสอบสมมติฐาน หากค่า p นี้ต่ำกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด เราสามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างของการทดสอบสมมติฐานได้

ในการค้นหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z ใน R เราสามารถใช้ฟังก์ชัน pnorm() ซึ่งใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

pnorm(q, ค่าเฉลี่ย = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE)

ทอง:

• ถาม: คะแนน z
• ค่าเฉลี่ย: ค่าเฉลี่ยของการแจกแจงแบบปกติ ค่าเริ่มต้นคือ 0
• sd: ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการแจกแจงแบบปกติ ค่าเริ่มต้นคือ 1
• lower.tail: หากเป็น TRUE ความน่าจะเป็นด้านซ้ายของ q ในการแจกแจงแบบปกติจะถูกส่งกลับ ถ้าเป็น FALSE ความน่าจะเป็นทางขวาจะถูกส่งกลับ ค่าเริ่มต้นคือ TRUE

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีค้นหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z สำหรับการทดสอบทางด้านซ้าย การทดสอบทางด้านขวา และการทดสอบแบบสองด้าน

เหลือการทดสอบ

สมมติว่าเราต้องการค้นหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z ที่ -0.77 ในการทดสอบสมมติฐานทางมือซ้าย

 #find p-value
pnorm(q=-0.77, lower.tail= TRUE )

[1] 0.2206499

ค่า p คือ 0.2206 หากเราใช้ระดับนัยสำคัญที่ α = 0.05 เราจะล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานว่างของการทดสอบสมมติฐานของเรา เนื่องจากค่า p นี้ไม่น้อยกว่า 0.05

การทดสอบที่ถูกต้อง

สมมติว่าเราต้องการค้นหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z ที่ 1.87 ในการทดสอบสมมติฐานทางขวาสุด

 #find p-value
pnorm(q=1.87, lower.tail= FALSE )

[1] 0.03074191

ค่า p คือ 0.0307 หากเราใช้ระดับนัยสำคัญที่ α = 0.05 เราจะปฏิเสธสมมติฐานว่างของการทดสอบสมมติฐานของเรา เนื่องจากค่า p นี้น้อยกว่า 0.05

การทดสอบสองด้าน

สมมติว่าเราต้องการค้นหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z ที่ 1.24 ในการทดสอบสมมติฐานแบบสองด้าน

 #find p-value for two-tailed test
2*pnorm(q=1.24, lower.tail= FALSE )

[1] 0.2149754

ในการหาค่า p สองด้านนี้ เราก็แค่คูณค่า p ด้านเดียวด้วยสอง

ค่า p คือ 0.2149 หากเราใช้ระดับนัยสำคัญที่ α = 0.05 เราจะล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานว่างของการทดสอบสมมติฐานของเรา เนื่องจากค่า p นี้ไม่น้อยกว่า 0.05

ที่เกี่ยวข้อง: คุณยังสามารถใช้เครื่องคำนวณคะแนน Z ค่า P ออนไลน์เพื่อค้นหาค่า p ได้