Z-Test e P-Value sono due test statistici, ma sono due cose separate. Dove il primo è un test statistico che fa luce sull'opportunità o meno di rifiutare l'ipotesi nulla, mentre il secondo è un test di probabilità che indica che esiste una probabilità che l'ipotesi nulla venga respinta.
Punti chiave
- Concetti statistici: il test Z è un test di ipotesi che utilizza la distribuzione normale standard. Allo stesso tempo, il valore p rappresenta la probabilità di osservare una statistica test estrema come quella ottenuta, assumendo che l'ipotesi nulla sia vera.
- Scopo: il test Z viene utilizzato per confrontare una statistica campionaria con un parametro della popolazione, mentre il valore p aiuta a determinare la significatività del risultato del test.
- Processo decisionale: i risultati del test Z in una statistica del test (punteggio z), rispetto a un valore critico; se il punteggio z è più estremo del valore critico, l'ipotesi nulla viene respinta. Il valore P aiuta questo processo decisionale fornendo una misura di probabilità.
Test Z vs valore P
Il test z è una procedura di verifica delle ipotesi utilizzata quando la dimensione del campione è ampia e la deviazione standard della popolazione è nota. Il valore p è la probabilità di ottenere una statistica del test estrema o più estrema del valore osservato e viene utilizzata per campioni di dimensioni grandi e piccole.
A Test Z in statistica è uno strumento utilizzato per determinare se le medie di due popolazioni variano anche quando le variabili sono note.
Un'ipotesi nulla è un'affermazione generale che afferma l'assenza di relazione tra i due gruppi misurati.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Valore P | Test Z |
|---|---|---|
| Significato | Il P-Value è la probabilità che le osservazioni rimangano uguali o estreme se l'ipotesi nulla è vera. | Z-Test descrive la deviazione dalla media in unità di deviazione standard. |
| Ipotesi | Il P-Value è il test portato avanti assumendo che l'ipotesi nulla sia vera. | Nel caso dello Z-Test, non fa tali presupposti. |
| Obiettivo | L'obiettivo di questo test è scoprire se l'ipotesi nulla debba essere accettata o meno. | L'obiettivo di questo test è verificare se le osservazioni rimangono le stesse o meno e se l'ipotesi nulla è vera. |
| Indicazione della prova | Il valore P indica quanto sia improbabile la statistica. | Considerando che lo Z-Test indica quanto è lontana la media. |
Cos'è il test Z?
Un test Z in statistica è uno strumento utilizzato per determinare se le medie di due popolazioni variano anche quando le variabili sono note. Inoltre, la dimensione del campione è ampia.
I punteggi Z sono i deviazione standard le misure; ad esempio, +1.95 o -1.95 indica quanto il risultato della statistica del test si è discostato dalla media.
Ci sono alcune ipotesi che vengono fatte nel test Z di un campione:
- I dati sono continui e non discreti.
- I dati seguono la normale distribuzione di probabilità.
Cos'è il valore P?
Il valore P è la probabilità che il risultato della statistica del test venga rifiutato o accettato con l'ipotesi che l'ipotesi nulla sia corretta.
Per scoprire il valore p nella propria statistica:
- Cerca la statistica sulla distribuzione appropriata.
- Trova la probabilità che la media sia oltre la statistica del test.
- Se l'ipotesi è inferiore all'alternativa, trova la probabilità che la media sia inferiore alla statistica del test. Questo è il valore p.
Principali differenze tra Z-Test e P-Value
Significato
Il P-Value è la probabilità di ottenere un risultato statistico del test uguale o estremo al risultato osservato nell'esperimento, assumendo che l'ipotesi nulla sia vera.
Considerando che lo Z-Test è il test utilizzato per determinare se la media di una popolazione è più significativa, inferiore o uguale a un valore specifico.
Ipotesi nulla
Nel caso del P-Value, si presume che l'ipotesi nulla sia accurata, in base alla quale viene verificato il risultato statistico del test osservato nell'esperimento per vedere se il risultato è uguale o estremo rispetto a come era stato mantenuto in precedenza.
Ipotesi alternativa
Nel P-Value, l'ipotesi alternativa è l'affermazione cruciale che lo sperimentatore vuole concludere nel test sperimentale se i dati lo consentono.
Limiti
Inoltre, il valore p tende a essere concluso come significativo o non significativo in base al valore p inferiore o uguale a 0.5, il che non è il caso di Z-Test. Tuttavia, ci sono alcune limitazioni all'utilizzo dello Z-Test.
La dimensione del campione può variare da un piccolo numero a diverse centinaia; se i dati sono discreti con almeno cinque univoci valori, si può ignorare l'ipotesi di variabile continua.
Risultati
Supponiamo che il valore p sia molto piccolo rispetto al valore soglia precedentemente scelto, noto come livello significativo (comunemente 5% o 1%). In tal caso, suggerisce che i dati osservati non sono coerenti con l'ipotesi che l'ipotesi nulla sia vera. Pertanto, l'ipotesi deve essere respinta e l'ipotesi alternativa deve essere accettata.
Per esempio:
- p < 0.1, l'ipotesi è respinta
- 0.1
- p>0.1, l'ipotesi è accettata
In Z-Test, ad esempio, i valori critici di Z-Score quando si utilizza un livello di confidenza del 95%, -1.96 e +1.96 deviazioni standard.
Se il punteggio Z non rientra in tale intervallo (ad esempio, -2.5 o +5.4), il modello mostrato è probabilmente troppo insolito per essere solo un'altra versione della possibilità casuale e il valore p sarà piccolo per riflettere ciò.
Ultimo aggiornamento: 14 ottobre 2023
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Emma Smith ha conseguito un master in inglese presso l'Irvine Valley College. Giornalista dal 2002, scrive articoli sulla lingua inglese, lo sport e il diritto. Leggi di più su di me su di lei pagina bio.
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