Z-test a P-hodnota jsou dva statistické testy, ale jedná se o dvě samostatné věci. Kde první je statistický test, který vrhá světlo na to, zda by se měla zamítnout nulová hypotéza, nebo ne, zatímco druhý je test pravděpodobnosti, který znamená, že existuje pravděpodobnost, že nulová hypotéza bude zamítnuta.
Key Takeaways
- Statistické pojmy: Z-test je test hypotéz využívající standardní normální rozdělení. Zároveň p-hodnota představuje pravděpodobnost pozorování tak extrémní statistiky testu, jako je ta získaná, za předpokladu, že platí nulová hypotéza.
- Účel: Z-test se používá k porovnání statistiky vzorku s parametrem populace, zatímco p-hodnota pomáhá určit významnost výsledku testu.
- Rozhodování: Výsledky Z-testu ve statistice testu (z-skóre) ve srovnání s kritickou hodnotou; pokud je z-skóre extrémnější než kritická hodnota, je nulová hypotéza zamítnuta. P-hodnota napomáhá tomuto rozhodovacímu procesu tím, že poskytuje míru pravděpodobnosti.
Z-test vs P-hodnota
Z-test je postup testování hypotéz, který se používá, když je velikost vzorku velká a je známa standardní odchylka populace. P-hodnota je pravděpodobnost získání testovací statistiky jako extrémní nebo extrémnější než pozorovaná hodnota a používá se pro velké i malé velikosti vzorku.
A Z-test ve statistice je nástroj používaný k určení, zda se dva průměry populace liší, i když jsou proměnné známy.
Nulová hypotéza je obecné tvrzení, které neuvádí žádný vztah mezi dvěma měřenými skupinami.
Srovnávací tabulka
| Parametry srovnání | P-hodnota | Z-test |
|---|---|---|
| Význam | P-hodnota je pravděpodobnost, že pozorování zůstanou stejná nebo extrémní, pokud je pravdivá nulová hypotéza. | Z-Test popisuje odchylku od průměru v jednotkách standardní odchylky. |
| Předpoklady | P-hodnota je test provedený za předpokladu, že nulová hypotéza je pravdivá. | V případě Z-Testu takové předpoklady nedělá. |
| Objektivní | Cílem tohoto testu je zjistit, zda má být nulová hypotéza přijata či nikoliv. | Cílem tohoto testu je ověřit, zda pozorování zůstávají stejná nebo ne a zda je nulová hypotéza pravdivá. |
| Indikace testu | P-hodnota udává, jak nepravděpodobná je statistika. | Zatímco Z-Test ukazuje, jak daleko je průměr. |
Co je Z-Test?
Z-test ve statistice je nástroj, který se používá k určení, zda se dva průměry populace liší, i když jsou proměnné známy. Navíc je velikost vzorku velká.
Z-skóre jsou standardní odchylka opatření; například +1.95 nebo -1.95 označuje, jak moc se statistický výsledek testu odchýlil od průměru.
V jednovzorkovém Z-testu existuje několik předpokladů:
- Data jsou spojitá a nejsou diskrétní.
- Data sledují normální rozdělení pravděpodobnosti.
Co je P-Value?
P-hodnota je pravděpodobnost, že výsledek testovací statistiky bude zamítnut nebo přijat za předpokladu, že nulová hypotéza je správná.
Chcete-li zjistit hodnotu p ve vlastní statistice:
- Vyhledejte statistiku vhodné distribuce.
- Najděte pravděpodobnost, že průměr je mimo vaši testovací statistiku.
- Pokud je hypotéza menší než alternativní, zjistěte pravděpodobnost, že průměr bude menší než vaše testovací statistika. Toto je p-hodnota.
Hlavní rozdíly mezi Z-testem a P-hodnotou
Význam
P-hodnota je pravděpodobnost získání statistického výsledku testu rovného nebo tak extrémního jako výsledek pozorovaný v experimentu, za předpokladu, že nulová hypotéza je pravdivá.
Zatímco Z-test je test používaný k určení, zda je průměr populace významnější, menší nebo roven konkrétní hodnotě.
Nulová hypotéza
V případě P-hodnoty se předpokládá, že nulová hypotéza je přesná, na základě čehož se kontroluje výsledek testovací statistiky pozorovaný v experimentu, aby se zjistilo, zda je výsledek stejný nebo extrémní, jako byl dodržován dříve.
Alternativní hypotéza
V P-hodnotě je alternativní hypotéza zásadním tvrzením, které chce experimentátor dospět v experimentálním testu, pokud to data dovolí.
Omezení
Kromě toho má p-hodnota tendenci být uzavřena jako významná nebo nevýznamná na základě toho, že p-hodnota je menší nebo rovna 0.5, což není případ Z-testu. Používání Z-testu má však několik omezení.
Velikost vzorku se může pohybovat od malého počtu po několik stovek; pokud jsou data diskrétní s alespoň pěti jedinečnými hodnoty, lze ignorovat předpoklad spojité proměnné.
výsledky
Předpokládejme, že p-hodnota je velmi malá ve srovnání s prahovou hodnotou, která byla zvolena dříve, známou jako významná úroveň (běžně 5 % nebo 1 %). V takovém případě to naznačuje, že pozorovaná data nejsou v souladu s předpokladem, že nulová hypotéza je pravdivá. Hypotéza tedy musí být zamítnuta a musí být přijata hypotéza alternativní.
Například:
- p < 0.1, hypotéza se zamítá
- 0.1
- p>0.1, hypotéza je přijata
Například v Z-testu jsou kritické hodnoty Z-skóre při použití 95% úrovně spolehlivosti -1.96 a +1.96 standardní odchylky.
Pokud Z skóre spadá mimo tento rozsah (například -2.5 nebo +5.4), ukázaný vzorec je pravděpodobně příliš neobvyklý na to, aby byl jen další verzí náhodné náhody, a hodnota p bude malá, aby to odrážela.
Poslední aktualizace: 14. října 2023
Vynaložil jsem tolik úsilí, abych napsal tento blogový příspěvek, abych vám poskytl hodnotu. Bude to pro mě velmi užitečné, pokud zvážíte sdílení na sociálních sítích nebo se svými přáteli / rodinou. SDÍLENÍ JE ♥️
Emma Smith má magisterský titul v angličtině na Irvine Valley College. Od roku 2002 je novinářkou, píše články o angličtině, sportu a právu. Přečtěte si o ní více o mně bio stránka.
Zatímco článek nabízí komplexní srovnání mezi Z-testem a P-hodnotou, mohl by se ponořit hlouběji do diskuse o jejich individuálním významu v různých oblastech výzkumu a analýzy dat.
Dobrá poznámka, článek by mohl být posílen začleněním poznatků o tom, jak se tyto testy používají v různých kontextech a disciplínách.
Vysvětlení rozdílů mezi Z-testem a P-hodnotou v článku je vysoce informativní a přispívá k hlubšímu pochopení metodologií statistického testování.
Rozsáhlé pokrytí statistických pojmů v článku skutečně usnadňuje hluboké porozumění statistickým závěrům a testování hypotéz.
Souhlasím, článek se obratně orientuje ve složitosti těchto statistických testů a obohacuje čtenářské znalosti v oblasti analýzy dat.
Článek účinně rozlišuje mezi Z-testem a P-hodnotou a osvětluje jejich účely a rozhodovací schopnosti ve statistických analýzách.
Právě srozumitelnost při vysvětlování kritických rozdílů mezi těmito dvěma testy je pozoruhodná.
Souhlas. Tento článek slouží jako informační zdroj pro každého, kdo chce porozumět testování statistických hypotéz.
Podrobná analýza Z-testu a P-hodnoty představuje pádný argument pro nezbytnost těchto statistických testů ve výzkumných metodologiích.
Přesnost formulování teoretických základů těchto testů skutečně zdůrazňuje jejich nepostradatelnou roli v empirických studiích.
Tento článek poskytuje jasné a stručné vysvětlení pojmů Z-Test a P-Value, což čtenářům usnadňuje pochopení složitých statistických testů.
Souhlasím s tím, že srovnání a klíčové poznatky jsou zvláště užitečné pro pochopení základních rozdílů mezi těmito dvěma testy.
Článek poskytuje definitivní objasnění Z-testu a P-hodnoty a je určen pro čtenáře, kteří hledají porozumění těmto statistickým testům ve výzkumných metodologiích.
Právě pečlivý přístup článku k podrobnostem o těchto statistických testech obohacuje znalosti čtenářů v oblasti kvantitativní analýzy.
Zasvěcený diskurs o Z-testu a P-hodnotě eskaluje hodnotu článku jako vzdělávacího zdroje pro pochopení základních statistických testů.
Obsáhlé pokrytí Z-testu a P-hodnoty v článku je chvályhodné a nabízí koherentní vysvětlení těchto statistických testů a jejich užitečnosti ve výzkumných metodologiích.
Erudovaný výklad o těchto statistických testech v článku rozhodně zvyšuje zručnost čtenářů v chápání statistických dedukcí a testování hypotéz.
Článek efektivně zachycuje nuance Z-testu a P-hodnoty a nabízí komplexní zdroj pro ty, kteří se pohybují v testování statistických hypotéz.
Strukturovaný přístup článku rozhodně umožňuje čtenářům pochopit složitosti těchto statistických nástrojů s jasností a soudržností.
Logický vývoj obsahu zajišťuje, že i jedinci s omezenými statistickými znalostmi mohou pochopit základní koncepty Z-testu a P-hodnoty.
I když je vysvětlení chvályhodné, postrádá příklady z reálného světa, které by ilustrovaly aplikaci Z-testu a P-hodnoty v praktických scénářích.
Je pravda, že poskytnutí případových studií nebo příkladů by výrazně zvýšilo účinnost článku při zprostředkování významnosti těchto statistických testů.
Důraz článku na vymezení atributů a funkcí Z-testu a P-hodnoty je chvályhodný a poskytuje cenné poznatky do oblasti statistické analýzy.
Jasné objasnění těchto statistických testů rozhodně zlepšuje porozumění čtenářům jejich klíčové role ve výzkumu založeném na důkazech.