Z-Test dan P-Value adalah dua tes statistik, tetapi ini adalah dua hal yang terpisah. Di mana yang pertama adalah uji statistik yang menyoroti apakah seseorang harus menolak hipotesis nol atau tidak, sedangkan yang terakhir adalah uji probabilitas yang menandakan ada kemungkinan bahwa hipotesis nol akan ditolak.
Pengambilan Kunci
- Konsep statistik: Uji-Z adalah uji hipotesis dengan menggunakan distribusi normal baku. Pada saat yang sama, nilai-p mewakili probabilitas mengamati statistik uji yang ekstrim seperti yang diperoleh, dengan asumsi hipotesis nol benar.
- Tujuan: Uji Z digunakan untuk membandingkan statistik sampel dengan parameter populasi, sedangkan nilai p membantu menentukan signifikansi hasil uji.
- Pengambilan keputusan: Uji-Z menghasilkan statistik uji (skor-z), dibandingkan dengan nilai kritis; jika skor-z lebih ekstrem daripada nilai kritis, hipotesis nol ditolak. Nilai-P membantu proses pengambilan keputusan ini dengan memberikan ukuran probabilitas.
Uji-Z vs Nilai-P
Uji-z adalah prosedur pengujian hipotesis yang digunakan ketika ukuran sampel besar, dan standar deviasi populasi diketahui. Nilai-p adalah probabilitas memperoleh statistik uji sebagai ekstrim atau lebih ekstrim dari nilai yang diamati, dan digunakan untuk ukuran sampel besar dan kecil.
A Uji-Z dalam statistik adalah alat yang digunakan untuk menentukan apakah dua rata-rata populasi bervariasi bahkan ketika variabelnya diketahui.
Hipotesis nol adalah pernyataan umum yang menyatakan tidak ada hubungan antara dua kelompok yang diukur.
Tabel perbandingan
| Parameter Perbandingan | Nilai-P | Z-Tes |
|---|---|---|
| Arti | P-Value adalah probabilitas pengamatan tetap sama atau ekstrim jika hipotesis nol benar. | Z-Test menggambarkan penyimpangan dari rata-rata dalam satuan standar deviasi. |
| Asumsi | Nilai-P adalah pengujian yang dilakukan dengan asumsi hipotesis nol benar. | Dalam kasus Z-Test, asumsi tersebut tidak dibuat. |
| Tujuan | Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah hipotesis nol harus diterima atau tidak. | Tujuan dari tes ini adalah untuk memeriksa apakah pengamatan tetap sama atau tidak dan apakah hipotesis nol benar. |
| Indikasi tes | Nilai-P menunjukkan seberapa tidak mungkin statistik tersebut. | Sedangkan Z-Test menunjukkan seberapa jauh rata-ratanya. |
Apa itu Uji-Z?
Uji-Z dalam statistik adalah alat yang digunakan untuk menentukan apakah dua rata-rata populasi bervariasi bahkan ketika variabelnya diketahui. Apalagi ukuran sampelnya besar.
Skor-Z adalah standar deviasi Pengukuran; misalnya, +1.95 atau -1.95 menunjukkan seberapa jauh hasil statistik uji menyimpang dari rata-rata.
Ada beberapa asumsi yang dibuat dalam One-Sample Z-test:
- Data bersifat kontinyu dan tidak diskrit.
- Data mengikuti distribusi probabilitas normal.
Apa itu Nilai-P?
P-Value adalah probabilitas hasil statistik uji ditolak atau diterima dengan asumsi hipotesis nol benar.
Untuk mengetahui nilai-p dalam statistik seseorang:
- Lihat statistik pada distribusi yang sesuai.
- Temukan probabilitas bahwa rata-rata berada di luar statistik pengujian Anda.
- Jika hipotesisnya lebih kecil dari alternatifnya, carilah probabilitas rata-ratanya lebih kecil dari statistik uji Anda. Ini adalah nilai-p.
Perbedaan Utama Antara Uji-Z dan Nilai-P
Arti
P-Value adalah probabilitas untuk memperoleh hasil statistik uji yang sama atau ekstrim dengan hasil yang diamati dalam percobaan, dengan asumsi bahwa hipotesis nol benar.
Sedangkan Z-Test adalah uji yang digunakan untuk menentukan apakah rata-rata suatu populasi lebih signifikan dari, kurang dari, atau sama dengan nilai tertentu.
Hipotesis Null
Dalam kasus P-Value, hipotesis nol dianggap akurat, berdasarkan mana hasil statistik uji yang diamati dalam percobaan diperiksa untuk melihat apakah hasilnya sama atau ekstrim seperti yang disimpan sebelumnya.
Hipotesis alternatif
Dalam Nilai-P, hipotesis alternatif adalah pernyataan penting yang ingin disimpulkan oleh pelaku eksperimen dalam uji eksperimen jika data memungkinkan.
keterbatasan
Selain itu, nilai-p cenderung disimpulkan sebagai signifikan atau tidak signifikan berdasarkan nilai-p yang kurang dari atau sama dengan 0.5, tidak demikian halnya dengan Uji-Z. Namun, ada beberapa keterbatasan dalam menggunakan Z-Test.
Ukuran sampel dapat berkisar dari sejumlah kecil hingga beberapa ratus; jika data diskrit dengan setidaknya lima unik nilai-nilai, seseorang dapat mengabaikan asumsi variabel kontinu.
Hasil
Misalkan nilai-p sangat kecil dibandingkan dengan nilai ambang yang dipilih sebelumnya, yang dikenal sebagai tingkat signifikan (biasanya 5% atau 1%). Dalam hal ini, ini menunjukkan bahwa data yang diamati tidak konsisten dengan asumsi bahwa hipotesis nol itu benar. Dengan demikian, hipotesis harus ditolak, dan hipotesis alternatif harus diterima.
Sebagai contoh:
- p < 0.1, maka hipotesis ditolak
- 0.1
- p>0.1, maka hipotesis diterima
Dalam Z-Test, misalnya, nilai Z-Score kritis saat menggunakan tingkat kepercayaan 95%, -1.96 dan +1.96 standar deviasi.
Jika skor Z berada di luar rentang itu (misalnya, -2.5 atau +5.4), pola yang ditampilkan mungkin terlalu tidak biasa untuk menjadi versi lain dari peluang acak, dan nilai p akan kecil untuk mencerminkan hal ini.
Terakhir Diperbarui : 14 Oktober 2023
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ️
Emma Smith memegang gelar MA dalam bahasa Inggris dari Irvine Valley College. Dia telah menjadi Jurnalis sejak tahun 2002, menulis artikel tentang bahasa Inggris, Olahraga, dan Hukum. Baca lebih lanjut tentang saya tentang dia halaman bio.
Meskipun artikel ini menawarkan perbandingan komprehensif antara Z-Test dan P-Value, artikel ini dapat menggali lebih dalam pembahasan signifikansi masing-masingnya dalam berbagai bidang penelitian dan analisis data.
Poin baiknya, artikel ini dapat diperkuat dengan memasukkan wawasan tentang bagaimana tes ini digunakan dalam konteks dan disiplin ilmu yang berbeda.
Penjelasan artikel tentang perbedaan antara Z-Test dan P-Value sangat informatif dan berkontribusi dalam menumbuhkan pemahaman yang lebih mendalam tentang metodologi pengujian statistik.
Memang, cakupan konsep statistik yang luas dalam artikel ini memfasilitasi pemahaman mendalam tentang inferensi statistik dan pengujian hipotesis.
Saya setuju, artikel ini dengan mahir menavigasi kompleksitas uji statistik ini, memperkaya pengetahuan pembaca dalam bidang analisis data.
Artikel ini secara efektif membedakan antara Z-Test dan P-Value, menjelaskan tujuan dan kemampuan pengambilan keputusan dalam analisis statistik.
Tepatnya, kejelasan yang diberikan dalam menjelaskan perbedaan penting antara kedua tes ini sungguh luar biasa.
Sepakat. Artikel ini berfungsi sebagai sumber informasi bagi siapa pun yang ingin memahami pengujian hipotesis statistik.
Analisis rinci Z-Test dan P-Value menyajikan argumen yang kuat tentang perlunya uji statistik ini dalam metodologi penelitian.
Memang benar, ketepatan dalam mengartikulasikan landasan teoretis dari tes-tes ini menyoroti peran mereka yang sangat diperlukan dalam studi empiris.
Artikel ini memberikan penjelasan yang jelas dan ringkas mengenai konsep Z-Test dan P-Value, sehingga memudahkan pembaca untuk memahami uji statistik yang kompleks.
Saya setuju, perbandingan dan kesimpulan utama sangat membantu dalam memahami perbedaan mendasar antara kedua tes ini.
Artikel ini memberikan penjelasan definitif tentang Uji-Z dan Nilai-P, melayani pembaca yang mencari pemahaman tentang uji statistik ini dalam metodologi penelitian.
Tepatnya, pendekatan artikel yang cermat dalam merinci uji statistik ini memperkaya pengetahuan pembaca dalam bidang analisis kuantitatif.
Wacana mendalam tentang Uji-Z dan Nilai-P meningkatkan nilai artikel sebagai sumber pendidikan untuk memahami uji statistik dasar.
Cakupan komprehensif artikel tentang Z-Test dan P-Value patut dipuji, karena menawarkan penjelasan yang koheren tentang uji statistik ini dan kegunaannya dalam metodologi penelitian.
Tentu saja, penjelasan ilmiah artikel mengenai uji statistik ini meningkatkan kemahiran pembaca dalam memahami inferensi statistik dan pengujian hipotesis.
Artikel ini secara efektif menangkap nuansa Z-Test dan P-Value, menawarkan sumber daya yang komprehensif bagi mereka yang melakukan pengujian hipotesis statistik.
Tentu saja, pendekatan terstruktur artikel ini memungkinkan pembaca untuk memahami seluk-beluk alat statistik ini dengan jelas dan koheren.
Perkembangan logis dari konten memastikan bahwa bahkan individu dengan pengetahuan statistik terbatas dapat memahami konsep inti Z-Test dan P-Value.
Meskipun penjelasannya patut dipuji, namun tidak ada contoh nyata yang dapat menggambarkan penerapan Z-Test dan P-Value dalam skenario praktis.
Benar, memberikan studi kasus atau contoh akan sangat meningkatkan efektivitas artikel dalam menyampaikan pentingnya uji statistik ini.
Penekanan artikel pada penggambaran atribut dan fungsi Z-Test dan P-Value patut dipuji, karena memberikan wawasan berharga ke dalam bidang analisis statistik.
Tentu saja, penjelasan yang jelas mengenai uji statistik ini meningkatkan pemahaman pembaca tentang peran penting uji statistik ini dalam penelitian berbasis bukti.