Kalkulator Nilai-P
Alat ini menggunakan hubungan Untuk uji-z, CDF = Φ(z) menggunakan distribusi normal. Untuk uji-t, CDF adalah pendekatan distribusi-t dengan derajat kebebasan yang diberikan. Dua sisi: p = 2 × min(CDF, 1 - CDF). Satu sisi (kanan): p = 1 - CDF. Satu sisi (kiri): p = CDF. Ini menggunakan 4 nilai (Jenis uji, Statistik uji, Derajat kebebasan, Arah uji) dan mengembalikan hasil: Nilai-p. Karena ini adalah aturan deterministik, bukan data khusus negara tertentu, hasilnya tidak pernah berubah: masukan yang sama selalu memberikan hasil yang sama, baik saat Anda memeriksa latihan, menyiapkan konfigurasi, maupun memverifikasi alat lain. Masukkan nilai Anda pada kolom di bawah dan hasilnya diperbarui secara instan; Anda juga dapat membagikan tautan permanen yang telah mengisi perhitungan yang tepat, berguna untuk pengajaran, laporan, atau kerja sama tim. Misalnya, untuk Jenis uji = Uji Z (distribusi normal), Statistik uji = 1,96, Derajat kebebasan = 30, Arah uji = Dua sisi hasilnya adalah 0,049996, dan contoh perhitungan di bawah menunjukkan setiap langkah sehingga Anda dapat mengikuti perhitungannya dan mengulanginya secara manual. Metode ini adalah bentuk standar yang didokumentasikan oleh NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, dan keterangan di atas setiap hasil menunjukkan tanggal verifikasi terakhirnya. Alat ini menyediakan informasi umum dan bukan pengganti nasihat profesional di bidang teknik, medis, keuangan, atau sains; selalu periksa hasil yang penting terhadap sumber primer dan penilaian Anda sendiri.
Dengan Jenis uji = Uji Z (distribusi normal), Statistik uji = 1,96, Derajat kebebasan = 30, Arah uji = Dua sisi, hasilnya 0,049996.
Berlaku untuk: masukan yang diberikan. Sumber metode: NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, diperiksa: 2026-07-14.
Rumus
Untuk uji-z, CDF = Φ(z) menggunakan distribusi normal. Untuk uji-t, CDF adalah pendekatan distribusi-t dengan derajat kebebasan yang diberikan. Dua sisi: p = 2 × min(CDF, 1 - CDF). Satu sisi (kanan): p = 1 - CDF. Satu sisi (kiri): p = CDF
Contoh perhitungan
Dengan Jenis uji = Uji Z (distribusi normal), Statistik uji = 1,96, Derajat kebebasan = 30, Arah uji = Dua sisi:
- Untuk uji-z, CDF = Φ(z) menggunakan distribusi normal. Untuk uji-t, CDF adalah pendekatan distribusi-t dengan derajat kebebasan yang diberikan. Dua sisi: p = 2 × min(CDF, 1 - CDF). Satu sisi (kanan): p = 1 - CDF. Satu sisi (kiri): p = CDF
- Nilai yang dimasukkan: Jenis uji = Uji Z (distribusi normal), Statistik uji = 1,96, Derajat kebebasan = 30, Arah uji = Dua sisi
- Nilai-p = 0,049996
Contoh perhitungan ini adalah salah satu uji nilai-emas otomatis yang harus dilewati kalkulator ini sebelum dapat diterbitkan.
Asumsi
- Alat ini menerapkan aturan deterministik pada masukan yang diberikan.
- Hasil adalah nilai persis dari Untuk uji-z, CDF = Φ(z) menggunakan distribusi normal. Untuk uji-t, CDF adalah pendekatan distribusi-t dengan derajat kebebasan yang diberikan. Dua sisi: p = 2 × min(CDF, 1 - CDF). Satu sisi (kanan): p = 1 - CDF. Satu sisi (kiri): p = CDF; informasi umum, bukan nasihat profesional.
Pertanyaan yang sering diajukan
Rumus apa yang digunakan?
Untuk uji-z, CDF = Φ(z) menggunakan distribusi normal. Untuk uji-t, CDF adalah pendekatan distribusi-t dengan derajat kebebasan yang diberikan. Dua sisi: p = 2 × min(CDF, 1 - CDF). Satu sisi (kanan): p = 1 - CDF. Satu sisi (kiri): p = CDF, bentuk standar yang didokumentasikan oleh NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods.
Apakah hasilnya berubah seiring waktu?
Tidak. Ini adalah aturan deterministik: masukan yang sama selalu memberikan hasil yang sama.
Sumber resmi dan verifikasi
- Metode: NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, diperiksa: 2026-07-14.
Ditinjau oleh tim CalculatorHub, disunting oleh James Graham, 2026-07-14. Lihat metodologi kami. Informasi umum, bukan nasihat profesional.