Z-test og P-værdi er to statistiske test, men disse er to separate ting. Hvor førstnævnte er en statistisk test, der kaster lys over, hvorvidt man skal forkaste nulhypotesen eller ej, hvorimod sidstnævnte er en sandsynlighedstest, der angiver, at der er en sandsynlighed for, at nulhypotesen vil blive forkastet.
Nøgleforsøg
- Statistiske begreber: Z-test er en hypotesetest, der bruger standard normalfordelingen. Samtidig repræsenterer p-værdien sandsynligheden for at observere en teststatistik så ekstrem som den opnåede, forudsat at nulhypotesen er sand.
- Formål: Z-test bruges til at sammenligne en stikprøvestatistik med en populationsparameter, mens p-værdien hjælper med at bestemme testresultatets signifikans.
- Beslutningstagning: Z-test resulterer i en teststatistik (z-score), sammenlignet med en kritisk værdi; hvis z-score er mere ekstrem end den kritiske værdi, forkastes nulhypotesen. P-værdi hjælper denne beslutningsproces ved at give et sandsynlighedsmål.
Z-test vs P-værdi
Z-testen er en hypotesetestprocedure, der anvendes, når stikprøvestørrelsen er stor, og populationens standardafvigelse er kendt. P-værdien er sandsynligheden for at opnå en teststatistik som ekstrem eller mere ekstrem end den observerede værdi og bruges til både store og små stikprøvestørrelser.
A Z-test i statistik er et værktøj, der bruges til at bestemme, om to populationsmiddelværdier varierer, selv når variablerne er kendte.
A null hypothesis is a general statement stating no relationship between the two measured groups.
Sammenligningstabel
| Parametre for sammenligning | P-værdi | Z-test |
|---|---|---|
| Betydning | P-værdien er sandsynligheden for, at observationerne forbliver de samme eller ekstreme, hvis nulhypotesen er sand. | Z-test beskriver afvigelsen fra middelværdien i standardafvigelsesenheder. |
| Forudsætninger | P-værdien er testen videreført, forudsat at nulhypotesen er sand. | I tilfælde af Z-testen gør den ikke sådanne antagelser. |
| Objektiv | Formålet med denne test er at finde ud af, om nulhypotesen skal accepteres eller ej. | Formålet med denne test er at kontrollere, om observationerne forbliver de samme eller ej, og om nulhypotesen er sand. |
| Angivelse af testen | P-værdien angiver, hvor usandsynlig statistikken er. | Mens Z-testen angiver, hvor langt gennemsnittet er. |
Hvad er Z-Test?
En Z-test i statistik er et værktøj, der bruges til at bestemme, om to populationsmiddelværdier varierer, selv når variablerne er kendte. Desuden er stikprøvestørrelsen stor.
Z-scorerne er standardafvigelse foranstaltninger; for eksempel angiver +1.95 eller -1.95, hvor meget det statistiske testresultat har afviget fra gennemsnittet.
Der er et par antagelser, der er lavet i One-Sample Z-testen:
- Dataene er kontinuerlige og ikke diskrete.
- Dataene følger den normale sandsynlighedsfordeling.
Hvad er P-værdi?
P-værdien er sandsynligheden for, at det statistiske testresultat forkastes eller accepteres med en antagelse om, at nulhypotesen er korrekt.
For at finde ud af p-værdien i ens statistik:
- Slå statistikken op på den relevante fordeling.
- Find sandsynligheden for, at middelværdien er ud over din teststatistik.
- Hvis hypotesen er mindre end alternativet, skal du finde sandsynligheden for, at middelværdien er mindre end din teststatistik. Dette er p-værdien.
Vigtigste forskelle mellem Z-test og P-værdi
Betydning
P-værdien er sandsynligheden for at opnå et statistisk testresultat lig med eller så ekstremt som et resultat observeret i eksperimentet, forudsat at nulhypotesen er sand.
Mens Z-testen er den test, der bruges til at bestemme, om middelværdien af en population er mere signifikant end, mindre end eller lig med en specifik værdi.
Nulhypotesen
I tilfælde af P-værdien antages nulhypotesen at være nøjagtig, baseret på hvilket teststatistiske resultat observeret i eksperimentet kontrolleres for at se, om resultatet er det samme eller ekstreme, som det blev holdt før.
Alternativ hypotese
I P-værdien er den alternative hypotese det afgørende udsagn, som forsøgslederen ønsker at konkludere i den eksperimentelle test, hvis dataene tillader det.
Begrænsninger
Desuden har p-værdien en tendens til at blive konkluderet som signifikant eller ikke-signifikant baseret på, at p-værdien er mindre end eller lig med 0.5, hvilket ikke er tilfældet med Z-Test. Der er dog et par begrænsninger ved at bruge Z-testen.
Prøvestørrelsen kan variere fra et lille antal til flere hundrede; hvis dataene er diskrete med mindst fem unikke værdier, kan man ignorere den kontinuerte variabelantagelse.
Resultater
Antag, at p-værdien er meget lille sammenlignet med den tærskelværdi, der tidligere blev valgt, kendt som det signifikante niveau (normalt 5 % eller 1 %). I så fald tyder det på, at de observerede data er inkonsistente med antagelsen om, at nulhypotesen er sand. Hypotesen skal således forkastes, og den alternative hypotese skal accepteres.
For eksempel:
- p < 0.1 forkastes hypotesen
- 0.1
- p>0.1, er hypotesen accepteret
I Z-Test, for eksempel, Den kritiske Z-Score værdier ved brug af et 95 % konfidensniveau, -1.96 og +1.96 standardafvigelser.
Hvis Z-scoren falder uden for dette interval (for eksempel -2.5 eller +5.4), er det viste mønster sandsynligvis for usædvanligt til blot at være en anden version af tilfældig tilfældighed, og p-værdien vil være lille til at afspejle dette.
Sidst opdateret: 14. oktober 2023
Jeg har brugt så meget på at skrive dette blogindlæg for at give dig værdi. Det vil være meget nyttigt for mig, hvis du overvejer at dele det på sociale medier eller med dine venner/familie. DELING ER ♥️
Emma Smith har en MA-grad i engelsk fra Irvine Valley College. Hun har været journalist siden 2002 og har skrevet artikler om engelsk, sport og jura. Læs mere om mig på hende bio side.
Mens artiklen tilbyder en omfattende sammenligning mellem Z-Test og P-Value, kan den dykke dybere ned i at diskutere deres individuelle betydning inden for forskellige forskningsområder og dataanalyse.
God pointe, artiklen kunne styrkes ved at inddrage indsigt i, hvordan disse tests bruges i forskellige sammenhænge og discipliner.
Artiklens belysning af forskellene mellem Z-Test og P-Value er meget informativ og bidrager til at fremme en dybere forståelse af statistiske testmetoder.
Den omfattende dækning af statistiske begreber i artiklen letter faktisk en dyb forståelse af statistisk inferens og hypotesetestning.
Jeg er enig i, at artiklen dygtigt navigerer i kompleksiteten af disse statistiske tests og beriger læsernes viden inden for dataanalyses domæne.
Artiklen skelner effektivt mellem Z-Test og P-Value og kaster lys over deres formål og beslutningsevne i statistiske analyser.
Helt præcist er klarheden i at forklare de kritiske forskelle mellem disse to tests bemærkelsesværdig.
Aftalt. Denne artikel tjener som en informativ ressource for alle, der søger at forstå statistisk hypotesetestning.
Den detaljerede analyse af Z-test og P-værdi præsenterer et overbevisende argument for nødvendigheden af disse statistiske test i forskningsmetodologier.
Præcisionen i at formulere det teoretiske grundlag for disse test fremhæver faktisk deres uundværlige rolle i empiriske undersøgelser.
Denne artikel giver en klar og kortfattet forklaring af begreberne Z-Test og P-Value, hvilket gør det lettere for læserne at forstå de komplekse statistiske test.
Jeg er enig i, at sammenligningerne og de vigtigste ting er særligt nyttige til at forstå de grundlæggende forskelle mellem disse to tests.
Artiklen giver en endelig belysning af Z-test og P-værdi, der henvender sig til læsere, der søger forståelse af disse statistiske test i forskningsmetodologier.
Netop artiklens omhyggelige tilgang til detaljering af disse statistiske test beriger læsernes viden inden for kvantitativ analyse.
Den indsigtsfulde diskurs om Z-test og P-værdi eskalerer artiklens værdi som en pædagogisk ressource til at forstå grundlæggende statistiske test.
Artiklens omfattende dækning af Z-test og P-værdi er prisværdig, og tilbyder en sammenhængende belysning af disse statistiske test og deres anvendelighed i forskningsmetodologier.
Absolut, artiklens kyndige udlægning af disse statistiske test forbedrer læsernes færdigheder i at forstå statistisk slutning og hypotesetestning.
Artiklen fanger effektivt nuancerne af Z-Test og P-Value, og tilbyder en omfattende ressource for dem, der navigerer i statistisk hypotesetestning.
Absolut, artiklens strukturerede tilgang sætter læserne i stand til at forstå forviklingerne i disse statistiske værktøjer med klarhed og sammenhæng.
Den logiske progression af indholdet sikrer, at selv personer med begrænset statistisk viden kan forstå kernebegreberne Z-Test og P-Value.
Selvom forklaringen er prisværdig, mangler den eksempler fra den virkelige verden til at illustrere anvendelsen af Z-test og P-værdi i praktiske scenarier.
Sandt nok ville det at give casestudier eller eksempler i høj grad øge artiklens effektivitet til at formidle betydningen af disse statistiske tests.
Artiklens vægt på at afgrænse Z-testens og P-værdiens egenskaber og funktioner er prisværdige og giver værdifuld indsigt i den statistiske analyses område.
Absolut, den klare belysning af disse statistiske test forbedrer læsernes forståelse af deres centrale rolle i evidensbaseret forskning.