什麼是 t 值轉 P 值計算機？
這個工具能把 Student t 統計量及其自由度（df）換算成 p 值。所謂 p 值，是指假設虛無假設（null hypothesis）為真時，觀察到至少和你目前的 t 值一樣極端結果的機率。本計算機同時支援雙尾與單尾檢定，這也是在 t 檢定或迴歸係數分析中算出 t 統計量之後，最常見的下一步。
如何使用
輸入你的 t 值（可以是負數——對 p 值而言只看絕對值大小）、自由度，再選擇要進行雙尾還是單尾檢定。計算機會回傳對應的 p 值，並同時顯示單尾與雙尾兩種數值，方便你與所設定的顯著水準（常用 \alpha = 0.05）做比較。
計算公式
t 分配的上尾面積可由正則化不完全 beta 函數求得：
上尾面積 = \tfrac{1}{2} I_{x}\!≤ft(\tfrac{df}{2}, \tfrac{1}{2}\right), x = ((df) ÷ (df + t^{2}))
接著，雙尾 p 值為 p = 2 · 上尾面積 = 2·(1 - T_{cdf}(|t|, df))，而單尾 p 值就直接是 上尾面積。
實例演算
當 t = 2.228、df = 10 時，上尾面積為 0.0250，因此雙尾 p 值為
2 × 0.0250 = 0.0500
這恰好對應自由度為 10、5% 雙尾檢定時經典的 t 臨界值。再看 t = 2.0、df = 10 的情況，上尾面積約為 0.0367，於是單尾 p 值為 0.0367，雙尾 p 值則為 0.0734。
使用注意事項與精準校對原則（6 大核心守則）
📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位
輸入各項數值時請務必確認量綱（例如小時、天數、金額、百分比），避免單位不匹配引發推算偏差。
🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障
所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成，資料絕不上傳伺服器，嚴格守護商業與個人隱私。
📊 3. 符合公認學術與產業計算模型
演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型，經多重情境交叉核對，數值嚴密精確。
📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出
支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿，亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。
🔄 5. 多情景敏感度動態對比
建議針對極端值與多組預期情景分別試算，觀察輸出數據的波動區間，輔助做出更穩健的決策。
🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明
本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用，如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。
常見問題 (FAQ)
t 的正負號重要嗎？
對 p 值來說並不重要——計算機只取 \(|t|\)。正負號只代表效果的方向。
什麼時候該用單尾？
只有當你的假設具有方向性（事先就預測了正負方向）時才使用單尾，否則一律採用雙尾。
p 值多少才算顯著？
當 p 值低於你所設定的 \(\alpha\)（通常為 0.05）時，依慣例會被視為具統計顯著性，但仍應結合實際情境來解讀。