Vous obtenez la valeur p, sa comparaison avec alpha et une explication claire.
Ce calculateur convertit uniquement un score Z en valeur p à l’aide de la loi normale standard. La valeur p est la probabilité, en supposant l’hypothèse nulle et le modèle statistique, d’observer un résultat au moins aussi extrême. Elle n’est pas la probabilité que l’hypothèse soit vraie. Choisissez le test unilatéral ou bilatéral et alpha avant d’examiner le résultat.
Pour Z=2,00 dans un test bilatéral, la valeur p est d’environ 0,0455. Avec α=0,05 fixé avant l’analyse, p<α et le résultat franchit le seuil statistique ; cela ne décrit ni la taille ni l’importance pratique de l’effet.
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La valeur p suppose l’hypothèse nulle ; elle ne donne pas sa probabilité d’être vraie.
La queue doit être choisie avant d’observer le résultat.
Un effet peut être statistiquement significatif tout en étant négligeable en pratique.
Pour un test bilatéral, p = 2 × [1 − Φ(|z|)]. Les tests unilatéraux utilisent la queue choisie de la loi normale standard.
La valeur p n’indique ni taille d’effet, ni qualité des données, ni puissance de l’étude.
Elle mesure la probabilité d’un résultat au moins aussi extrême que celui observé, conditionnellement à l’hypothèse nulle, au modèle et aux autres hypothèses du test.
Il accepte un score Z déjà calculé, le type de test et alpha. Il n’exécute ni test t, ni khi-deux, ni ANOVA et ne part pas de données brutes.
Utilisez un test bilatéral si les deux directions comptent. Choisissez un test unilatéral seulement pour une hypothèse directionnelle fixée avant de voir les données.
Non. La significativité ne mesure ni taille, ni utilité, ni impact. Lisez la valeur p avec l’effet, l’intervalle de confiance, la qualité des données et le contexte.
Les références étayent les définitions et les hypothèses. La formule utilisée figure sur cette page et fait l’objet de tests automatisés.
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