ทำการทดสอบ F เพื่อเปรียบเทียบความแปรปรวนของสองประชากร
ค่อย ๆ กรอกข้อมูลนำเข้า แล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์แทนการพึ่งพาเพียงสถานการณ์เดียว
ความแปรปรวนของตัวอย่างที่ 1, ขนาดของตัวอย่างที่ 1, ความแปรปรวนของตัวอย่างที่ 2, ขนาดของตัวอย่างที่ 2, ระดับนัยสำคัญ (alpha) → องศาอิสระ 2 (df2), องศาอิสระ 1 (df1), สถิติ F, ค่า P (ประมาณ), ค่าวิกฤต (สองหาง), ผลลัพธ์
ใช้ตัวอย่างเหล่านี้เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของเครื่องคิดเลขก่อนใส่ค่าของคุณเอง
ความแปรปรวนของตัวอย่างที่ 1: 10; ขนาดของตัวอย่างที่ 1: 20; ความแปรปรวนของตัวอย่างที่ 2: 5; ขนาดของตัวอย่างที่ 2: 25; ระดับนัยสำคัญ (alpha): 0.05
องศาอิสระ 2 (df2): 24; องศาอิสระ 1 (df1): 19; สถิติ F: 2; ค่า P (ประมาณ): 1.220930233; ค่าวิกฤต (สองหาง): 2; ผลลัพธ์: ไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้
ความแปรปรวนของตัวอย่างที่ 1: 25; ขนาดของตัวอย่างที่ 1: 30; ความแปรปรวนของตัวอย่างที่ 2: 10; ขนาดของตัวอย่างที่ 2: 35; ระดับนัยสำคัญ (alpha): 0.05
องศาอิสระ 2 (df2): 34; องศาอิสระ 1 (df1): 29; สถิติ F: 2.5; ค่า P (ประมาณ): 1.276190476; ค่าวิกฤต (สองหาง): 2.5; ผลลัพธ์: ไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้
ความแปรปรวนของตัวอย่างที่ 1: 8; ขนาดของตัวอย่างที่ 1: 15; ความแปรปรวนของตัวอย่างที่ 2: 12; ขนาดของตัวอย่างที่ 2: 20; ระดับนัยสำคัญ (alpha): 0.05
องศาอิสระ 2 (df2): 19; องศาอิสระ 1 (df1): 14; สถิติ F: 0.6666666667; ค่า P (ประมาณ): 1.212121212; ค่าวิกฤต (สองหาง): 1.5; ผลลัพธ์: ไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้
ใช้เครื่องคิดเลขสำหรับพีชคณิต เรขาคณิต ตรีโกณมิติ ความน่าจะเป็น สถิติ ค่าเฉลี่ย ค่า z-score การทดสอบ และงานวาดกราฟ
ลิงก์เหล่านี้ถูกเลือกมาเพื่อทำให้การใช้งานลึกขึ้นและตอบคำถามถัดไปที่น่าจะเกิดขึ้น โดยไม่ส่งผู้ใช้กลับไปค้นหาใหม่
คำนวณความแตกต่างระหว่างค่าที่สังเกตได้และค่าที่คาดการณ์ไว้จากแบบจำลองการถดถอย
คำนวณข้อบกพร่องต่อโอกาสหนึ่งล้าน (DPMO) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดคุณภาพที่แสดงถึงจำนวนข้อบกพร่องต่อโอกาสหนึ่งล้านในกระบวนการ
คำนวณเอนโทรปี (ระดับข้อมูลเฉลี่ย ความประหลาดใจ หรือความไม่แน่นอน) ที่มีอยู่ในผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของตัวแปร
คำนวณอัตราการมีส่วนร่วมสำหรับโพสต์บนโซเชียลมีเดีย อัตราการมีส่วนร่วมเป็นตัวชี้วัดสำคัญสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของเนื้อหาและการมีปฏิสัมพันธ์ของผู้ชม