Z-testi ja P-arvo ovat kaksi tilastollista testiä, mutta nämä ovat kaksi eri asiaa. Kun edellinen on tilastollinen testi, joka valaisee, pitäisikö nollahypoteesi hylätä vai ei, kun taas jälkimmäinen on todennäköisyystesti, joka tarkoittaa, että nollahypoteesin hylkäämisen todennäköisyys on.
Keskeiset ostokset
- Tilastolliset käsitteet: Z-testi on hypoteesitesti, jossa käytetään normaalia normaalijakaumaa. Samanaikaisesti p-arvo edustaa todennäköisyyttä havaita yhtä äärimmäinen testitilasto kuin saatu, olettaen, että nollahypoteesi on totta.
- Tarkoitus: Z-testiä käytetään vertaamaan otostilastoa populaatioparametriin, kun taas p-arvo auttaa määrittämään testituloksen merkitsevyyden.
- Päätöksenteko: Z-testin tulokset testitilastoissa (z-pisteet) verrattuna kriittiseen arvoon; jos z-piste on äärimmäisempi kuin kriittinen arvo, nollahypoteesi hylätään. P-arvo auttaa tätä päätöksentekoprosessia tarjoamalla todennäköisyysmittauksen.
Z-testi vs P-arvo
Z-testi on hypoteesien testausmenettely, jota käytetään, kun otoskoko on suuri ja populaation keskihajonnan tiedossa. P-arvo on todennäköisyys saada testitilasto äärimmäiseksi tai äärimmäisemmäksi kuin havaittu arvo, ja sitä käytetään sekä suurille että pienille otoksille.
A Z-testi tilastoissa on työkalu, jolla määritetään, vaihtelevatko kaksi perusjoukon keskiarvoa, vaikka muuttujat ovat tiedossa.
Nollahypoteesi on yleinen väite, jonka mukaan kahden mitatun ryhmän välillä ei ole yhteyttä.
Vertailu Taulukko
| Vertailun parametrit | P-arvo | Z-testi |
|---|---|---|
| Merkitys | P-arvo on todennäköisyys sille, että havainnot pysyvät samoina tai äärimmäisinä, jos nollahypoteesi pitää paikkansa. | Z-testi kuvaa poikkeamaa keskiarvosta keskihajonnan yksiköissä. |
| Oletukset | P-arvo on testi, joka viedään eteenpäin olettaen, että nollahypoteesi on totta. | Z-testin tapauksessa se ei tee tällaisia oletuksia. |
| Tavoite | Tämän testin tavoitteena on selvittää, pitäisikö nollahypoteesi hyväksyä vai ei. | Tämän testin tavoitteena on tarkistaa, pysyvätkö havainnot samoina vai eivät ja onko nollahypoteesi totta. |
| Testin osoitus | P-arvo ilmaisee, kuinka epätodennäköinen tilasto on. | Z-testi taas osoittaa, kuinka kaukana keskiarvo on. |
Mikä on Z-Test?
Tilastojen Z-testi on työkalu, jolla määritetään, vaihtelevatko kaksi perusjoukon keskiarvoa, vaikka muuttujat ovat tiedossa. Lisäksi otoskoko on suuri.
Z-pisteet ovat standardipoikkeama toimenpiteet; esimerkiksi +1.95 tai -1.95 ilmaisee kuinka paljon testitilastotulos on poikennut keskiarvosta.
Yhden näytteen Z-testissä tehdään muutamia oletuksia:
- Tiedot ovat jatkuvia eivätkä erillisiä.
- Tiedot noudattavat normaalia todennäköisyysjakaumaa.
Mikä on P-arvo?
P-arvo on todennäköisyys, että testin tilastollinen tulos hylätään tai hyväksytään olettaen, että nollahypoteesi on oikea.
Selvittääksesi p-arvon omassa tilastossa:
- Etsi tilastot sopivasta jakaumasta.
- Etsi todennäköisyys, että keskiarvo ylittää testitilastosi.
- Jos hypoteesi on pienempi kuin vaihtoehto, selvitä todennäköisyys, että keskiarvo on pienempi kuin testitilasto. Tämä on p-arvo.
Tärkeimmät erot Z-testin ja P-arvon välillä
Merkitys
P-arvo on todennäköisyys saada testitilastotulos, joka on yhtä suuri tai yhtä äärimmäinen kuin kokeessa havaittu tulos, olettaen, että nollahypoteesi on totta.
Z-testi on testi, jota käytetään määrittämään, onko populaation keskiarvo merkittävämpi, pienempi tai yhtä suuri kuin tietty arvo.
Null-hypoteesi
P-arvon tapauksessa nollahypoteesi oletetaan olevan tarkka, jonka perusteella kokeessa havaittu testitilastotulos tarkistetaan, onko tulos sama vai äärimmäinen kuin aiemmin pidettiin.
Vaihtoehtoinen hypoteesi
P-arvossa vaihtoehtoinen hypoteesi on se ratkaiseva toteamus, jonka kokeilija haluaa tehdä kokeellisessa testissä johtopäätöksen, jos tiedot sen sallivat.
Rajoitukset
Lisäksi p-arvo on taipumus päätellä merkittäväksi tai ei-merkittäväksi sen perusteella, että p-arvo on pienempi tai yhtä suuri kuin 0.5, mikä ei pidä paikkaansa Z-testissä. Z-testin käytössä on kuitenkin joitain rajoituksia.
Otoskoko voi vaihdella pienestä määrästä useisiin satoihin; jos data on diskreetti ja vähintään viisi yksilöllistä arvot, jatkuvan muuttujan oletus voidaan jättää huomiotta.
tulokset
Oletetaan, että p-arvo on hyvin pieni verrattuna aiemmin valittuun kynnysarvoon, joka tunnetaan merkitsevänä tasona (yleensä 5 % tai 1 %). Siinä tapauksessa se viittaa siihen, että havaitut tiedot ovat ristiriidassa sen oletuksen kanssa, että nollahypoteesi on totta. Siten hypoteesi on hylättävä ja vaihtoehtoinen hypoteesi on hyväksyttävä.
Esimerkiksi:
- p < 0.1, hypoteesi hylätään
- 0.1
- p>0.1, hypoteesi hyväksytään
Esimerkiksi Z-testissä kriittiset Z-pisteet, kun käytetään 95 %:n luottamustasoa, -1.96 ja +1.96 keskihajonnat.
Jos Z-pistemäärä putoaa tämän alueen ulkopuolelle (esimerkiksi -2.5 tai +5.4), näytettävä kuvio on luultavasti liian epätavallinen ollakseen vain yksi versio satunnaisesta sattumasta, ja p-arvo on pieni heijastamaan tätä.
Viimeksi päivitetty: 14. lokakuuta 2023
Olen tehnyt niin paljon vaivaa kirjoittaakseni tämän blogikirjoituksen tarjotakseni sinulle lisäarvoa. Siitä on minulle paljon apua, jos harkitset sen jakamista sosiaalisessa mediassa tai ystäviesi/perheesi kanssa. JAKAminen ON ♥️
Emma Smith on suorittanut englannin maisterintutkinnon Irvine Valley Collegesta. Hän on toiminut toimittajana vuodesta 2002 ja kirjoittanut artikkeleita englannin kielestä, urheilusta ja laista. Lue lisää minusta hänestä bio-sivu.
Vaikka artikkeli tarjoaa kattavan vertailun Z-testin ja P-arvon välillä, se voisi syventää keskustelua niiden yksilöllisestä merkityksestä eri tutkimus- ja data-analyysin aloilla.
Hyvä pointti, artikkelia voitaisiin vahvistaa sisällyttämällä siihen näkemyksiä siitä, miten näitä testejä käytetään eri yhteyksissä ja tieteenaloilla.
Artikkelin selvitys Z-testin ja P-arvon välisistä eroista on erittäin informatiivinen ja edistää osaltaan tilastollisten testausmenetelmien syvempää ymmärtämistä.
Todellakin, artikkelin tilastollisten käsitteiden laaja kattavuus helpottaa tilastollisten päätelmien ja hypoteesien testaamisen syvällistä ymmärtämistä.
Olen samaa mieltä siitä, että artikkeli navigoi taitavasti näiden tilastollisten testien monimutkaisuudessa ja rikastaa lukijoiden tietoa data-analyysin alalla.
Artikkelissa erotetaan tehokkaasti Z-testi ja P-arvo, mikä valaisee niiden tarkoitusta ja päätöksentekokykyä tilastollisissa analyyseissä.
Nimenomaan näiden kahden testin välisten kriittisten erojen selkeys on huomattava.
Sovittu. Tämä artikkeli toimii informatiivisena resurssina kaikille, jotka haluavat ymmärtää tilastollisten hypoteesien testaamista.
Z-testin ja P-arvon yksityiskohtainen analyysi on vakuuttava argumentti näiden tilastollisten testien välttämättömyydelle tutkimusmetodologioissa.
Itse asiassa näiden testien teoreettisten perusteiden artikuloinnin tarkkuus korostaa niiden korvaamatonta roolia empiirisessä tutkimuksessa.
Tässä artikkelissa on selkeä ja ytimekäs selitys Z-testin ja P-arvon käsitteistä, mikä helpottaa lukijoiden ymmärtämistä monimutkaisista tilastollisista testeistä.
Olen samaa mieltä, vertailut ja keskeiset poiminnat ovat erityisen hyödyllisiä näiden kahden testin välisten perustavanlaatuisten erojen ymmärtämisessä.
Artikkeli tarjoaa lopullisen selvityksen Z-testistä ja P-arvosta, ja se on tarkoitettu lukijoille, jotka haluavat ymmärtää näitä tilastollisia testejä tutkimusmenetelmissä.
Nimenomaan artikkelin huolellinen lähestymistapa näiden tilastollisten testien yksityiskohtiin rikastaa lukijoiden tietoa kvantitatiivisen analyysin alalla.
Oivaltava keskustelu Z-testistä ja P-arvosta lisää artikkelin arvoa koulutuslähteenä perustilastollisten testien ymmärtämiseen.
Artikkelin kattava Z-testin ja P-arvon kattavuus on kiitettävä, ja se tarjoaa johdonmukaisen selvityksen näistä tilastollisista testeistä ja niiden hyödyllisyydestä tutkimusmetodologioissa.
Ehdottomasti artikkelin oppinut selitys näistä tilastollisista testeistä parantaa lukijoiden taitoa tilastollisten päätelmien ja hypoteesien testaamisen ymmärtämisessä.
Artikkeli vangitsee tehokkaasti Z-testin ja P-arvon vivahteet ja tarjoaa kattavan resurssin niille, jotka liikkuvat tilastollisten hypoteesien testaamisessa.
Ehdottomasti artikkelin jäsennelty lähestymistapa antaa lukijoille mahdollisuuden ymmärtää näiden tilastotyökalujen monimutkaisuudet selkeästi ja johdonmukaisesti.
Sisällön looginen eteneminen varmistaa, että jopa henkilöt, joilla on rajoitettu tilastotieto, voivat ymmärtää Z-testin ja P-arvon ydinkäsitteet.
Vaikka selitys on kiitettävä, siitä puuttuu todellisia esimerkkejä havainnollistamaan Z-testin ja P-arvon käyttöä käytännön skenaarioissa.
On totta, että tapaustutkimusten tai esimerkkien tarjoaminen parantaisi suuresti artikkelin tehokkuutta näiden tilastollisten testien merkityksen välittämisessä.
Artikkelin painotus Z-testin ja P-arvon määritteiden ja toimintojen rajaamiseen on kiitettävä, ja se antaa arvokkaita näkemyksiä tilastollisen analyysin maailmasta.
Ehdottomasti näiden tilastollisten testien selkeä selvitys lisää lukijoiden käsitystä niiden keskeisestä roolista näyttöön perustuvassa tutkimuksessa.