Z-test i P-vrijednost su dva statistička testa, ali to su dvije odvojene stvari. Pri čemu je prvi statistički test koji baca svjetlo na to treba li odbaciti nultu hipotezu ili ne, dok je drugi test vjerojatnosti koji označava da postoji vjerojatnost da će nulta hipoteza biti odbačena.
Ključni za poneti
- Statistički koncepti: Z-test je test hipoteze koji koristi standardnu normalnu distribuciju. U isto vrijeme, p-vrijednost predstavlja vjerojatnost promatranja testne statistike koja je ekstremna kao ona dobivena, pod pretpostavkom da je nulta hipoteza istinita.
- Svrha: Z-test se koristi za usporedbu statistike uzorka s parametrom populacije, dok p-vrijednost pomaže u određivanju značajnosti rezultata testa.
- Odlučivanje: Z-test daje testnu statistiku (z-rezultat), u usporedbi s kritičnom vrijednošću; ako je z-rezultat ekstremniji od kritične vrijednosti, nulta hipoteza se odbacuje. P-vrijednost pomaže ovom procesu donošenja odluka dajući mjeru vjerojatnosti.
Z-Test u odnosu na P-vrijednost
Z-test je postupak testiranja hipoteza koji se koristi kada je veličina uzorka velika, a poznata je standardna devijacija populacije. P-vrijednost je vjerojatnost dobivanja testne statistike kao ekstremne ili ekstremnije od promatrane vrijednosti, a koristi se i za velike i za male veličine uzorka.
A Z-test u statistici je alat koji se koristi za utvrđivanje variraju li dvije srednje vrijednosti populacije čak i kada su varijable poznate.
Nulta hipoteza je opća izjava koja navodi da nema veze između dvije mjerene skupine.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | P-vrijednost | Z-test |
|---|---|---|
| Značenje | P-vrijednost je vjerojatnost da opažanja ostanu ista ili ekstremna ako je nulta hipoteza istinita. | Z-test opisuje odstupanje od srednje vrijednosti u jedinicama standardne devijacije. |
| Pretpostavke | P-vrijednost je test koji se prenosi uz pretpostavku da je nulta hipoteza istinita. | U slučaju Z-testa, ne donosi takve pretpostavke. |
| Cilj | Cilj ovog testa je otkriti treba li nultu hipotezu prihvatiti ili ne. | Cilj ovog testa je provjeriti ostaju li zapažanja ista ili ne i je li nulta hipoteza istinita. |
| Indikacija testa | P-vrijednost pokazuje koliko je statistika malo vjerojatna. | Dok Z-test pokazuje kolika je srednja vrijednost. |
Što je Z-test?
Z-test u statistici je alat koji se koristi za utvrđivanje variraju li dvije srednje vrijednosti populacije čak i kada su varijable poznate. Štoviše, veličina uzorka je velika.
Z-rezultati su standardno odstupanje mjere; na primjer, +1.95 ili -1.95 označava koliko je statistički rezultat testa odstupio od srednje vrijednosti.
Nekoliko je pretpostavki napravljenih u Z-testu jednog uzorka:
- Podaci su kontinuirani i nisu diskretni.
- Podaci slijede normalnu distribuciju vjerojatnosti.
Što je P-vrijednost?
P-vrijednost je vjerojatnost da će statistički rezultat testa biti odbijen ili prihvaćen uz pretpostavku da je nulta hipoteza točna.
Kako biste saznali p-vrijednost u svojoj statistici:
- Potražite statistiku na odgovarajućoj distribuciji.
- Pronađite vjerojatnost da je srednja vrijednost izvan vaše testne statistike.
- Ako je hipoteza manja od alternative, pronađite vjerojatnost da je srednja vrijednost manja od vaše testne statistike. Ovo je p-vrijednost.
Glavne razlike između Z-testa i P-vrijednosti
Značenje
P-vrijednost je vjerojatnost dobivanja rezultata testne statistike koja je jednaka ili ekstremna kao rezultat promatran u eksperimentu, pod pretpostavkom da je nulta hipoteza istinita.
Dok je Z-test test koji se koristi za određivanje je li srednja vrijednost populacije značajnija od, manja ili jednaka određenoj vrijednosti.
Nulta hipoteza
U slučaju P-vrijednosti, pretpostavlja se da je nulta hipoteza točna, na temelju koje se provjerava statistički rezultat testa promatran u eksperimentu da bi se vidjelo je li rezultat isti ili ekstreman kao što je bio prije.
Alternativna hipoteza
U P-vrijednosti, alternativna hipoteza je ključna izjava koju eksperimentator želi zaključiti u eksperimentalnom testu ako podaci to dopuštaju.
Ograničenja
Štoviše, p-vrijednost se obično zaključuje kao značajna ili neznačajna na temelju p-vrijednosti koja je manja ili jednaka 0.5, što nije slučaj sa Z-testom. Međutim, postoji nekoliko ograničenja za korištenje Z-testa.
Veličina uzorka može varirati od malog broja do nekoliko stotina; ako su podaci diskretni s najmanje pet jedinstvenih vrijednosti, može se zanemariti pretpostavka kontinuirane varijable.
Rezultati
Pretpostavimo da je p-vrijednost vrlo mala u usporedbi s vrijednošću praga koja je prethodno odabrana, poznata kao značajna razina (obično 5% ili 1%). U tom slučaju, to sugerira da promatrani podaci nisu u skladu s pretpostavkom da je nulta hipoteza istinita. Stoga se hipoteza mora odbaciti, a alternativna hipoteza mora biti prihvaćena.
Na primjer:
- p < 0.1, hipoteza se odbacuje
- 0.1
- p>0.1, hipoteza je prihvaćena
U Z-testu, na primjer, kritične vrijednosti Z-rezultata kada se koristi razina pouzdanosti od 95%, -1.96 i +1.96 standardna odstupanja.
Ako je rezultat Z izvan tog raspona (na primjer, -2.5 ili +5.4), prikazani uzorak je vjerojatno previše neobičan da bi bio samo još jedna verzija slučajne slučajnosti, a p-vrijednost će biti mala da to odražava.
Zadnje ažuriranje: 14. listopada 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Emma Smith je magistrirala engleski jezik na koledžu Irvine Valley. Novinarka je od 2002. godine, piše članke o engleskom jeziku, sportu i pravu. Pročitajte više o meni na njoj bio stranica.
Iako članak nudi sveobuhvatnu usporedbu između Z-testa i P-vrijednosti, mogao bi dublje zaroniti u raspravu o njihovom pojedinačnom značaju u različitim poljima istraživanja i analize podataka.
Dobra stvar, članak bi se mogao osnažiti uključivanjem uvida u to kako se ti testovi koriste u različitim kontekstima i disciplinama.
Razjašnjavanje razlika između Z-testa i P-vrijednosti u članku vrlo je informativno i doprinosi poticanju dubljeg razumijevanja metodologija statističkog testiranja.
Doista, opsežna pokrivenost statističkih koncepata u članku olakšava duboko razumijevanje statističkog zaključivanja i testiranja hipoteza.
Slažem se, članak vješto upravlja složenošću ovih statističkih testova, obogaćujući znanje čitatelja u domeni analize podataka.
U članku se učinkovito razlikuje Z-test i P-vrijednost, rasvjetljavajući njihovu svrhu i mogućnosti donošenja odluka u statističkim analizama.
Točnije, jasnoća pružena u objašnjenju kritičnih razlika između ova dva testa je izvanredna.
Dogovoren. Ovaj članak služi kao informativni izvor za svakoga tko želi razumjeti testiranje statističkih hipoteza.
Detaljna analiza Z-testa i P-vrijednosti predstavlja uvjerljiv argument za nužnost ovih statističkih testova u metodologijama istraživanja.
Doista, preciznost u artikuliranju teorijskih temelja ovih testova naglašava njihovu nezamjenjivu ulogu u empirijskim studijama.
Ovaj članak pruža jasno i sažeto objašnjenje koncepata Z-testa i P-vrijednosti, olakšavajući čitateljima razumijevanje složenih statističkih testova.
Slažem se, usporedbe i ključni zaključci posebno su korisni u razumijevanju temeljnih razlika između ova dva testa.
Članak daje konačno pojašnjenje Z-testa i P-vrijednosti, služeći se čitateljima koji traže razumijevanje ovih statističkih testova u istraživačkim metodologijama.
Upravo, minuciozan pristup članka u pojedinostima ovih statističkih testova obogaćuje znanje čitatelja u domeni kvantitativne analize.
Pronicljiv diskurs o Z-testu i P-vrijednosti povećava vrijednost članka kao obrazovnog izvora za razumijevanje temeljnih statističkih testova.
Sveobuhvatna pokrivenost članka o Z-testu i P-vrijednosti je pohvalna, nudeći koherentno objašnjenje ovih statističkih testova i njihove korisnosti u istraživačkim metodologijama.
Apsolutno, eruditsko izlaganje o ovim statističkim testovima u članku povećava stručnost čitatelja u razumijevanju statističkog zaključivanja i testiranja hipoteza.
Članak učinkovito bilježi nijanse Z-testa i P-vrijednosti, nudeći opsežan resurs za one koji se snalaze u testiranju statističkih hipoteza.
Apsolutno, strukturirani pristup članka omogućuje čitateljima da jasno i dosljedno shvate zamršenost ovih statističkih alata.
Logično napredovanje sadržaja osigurava da čak i pojedinci s ograničenim statističkim znanjem mogu shvatiti temeljne koncepte Z-testa i P-vrijednosti.
Iako je objašnjenje pohvalno, nedostaju mu primjeri iz stvarnog svijeta koji bi ilustrirali primjenu Z-testa i P-vrijednosti u praktičnim scenarijima.
Istina, pružanje studija slučaja ili primjera uvelike bi povećalo učinkovitost članka u prenošenju značaja ovih statističkih testova.
Naglasak u članku na ocrtavanju atributa i funkcija Z-testa i P-vrijednosti je hvale vrijedan, dajući vrijedan uvid u područje statističke analize.
Apsolutno, lucidno objašnjenje ovih statističkih testova poboljšava razumijevanje čitatelja o njihovoj ključnoj ulozi u istraživanju utemeljenom na dokazima.