Z 検定と P 値は XNUMX つの統計検定ですが、これらは XNUMX つの別個のものです。 前者は帰無仮説を棄却すべきかどうかを明らかにする統計的検定であり、後者は帰無仮説が棄却される可能性があることを示す確率検定です。
主要な取り組み
- 統計的概念: Z 検定は、標準正規分布を使用した仮説検定です。 同時に、p 値は、帰無仮説が真であると仮定して、得られたものと同じくらい極端な検定統計量を観測する確率を表します。
- 目的: Z 検定は標本統計量を母集団パラメーターと比較するために使用され、p 値は検定結果の有意性を判断するのに役立ちます。
- 意思決定: Z 検定は、重要な値と比較した検定統計量 (Z スコア) をもたらします。 Z スコアが臨界値より極端な場合、帰無仮説は棄却されます。 P 値は、確率尺度を提供することにより、この意思決定プロセスを支援します。
Z検定とP値
Z 検定は、サンプル サイズが大きく、母集団の標準偏差がわかっている場合に使用される仮説検定手順です。 p 値は、検定統計量が観測値よりも極端または極端になる確率であり、大小のサンプル サイズの両方に使用されます。
A Z検定 in statistics は、変数がわかっている場合でも XNUMX つの母平均が異なるかどうかを判断するために使用されるツールです。
帰無仮説は、測定された XNUMX つのグループ間に関係がないことを示す一般的なステートメントです。
比較表
| 比較のパラメータ | P値 | Z検定 |
|---|---|---|
| 意味 | P 値は、帰無仮説が真である場合に観測値が同じまたは極端なままである確率です。 | Z検定は、平均からの偏差を標準偏差の単位で表します。 |
| 仮定 | P 値は、帰無仮説が真であると仮定して繰り越される検定です。 | Z 検定の場合、そのような仮定は行われません。 |
| DevOps Tools Engineer試験のObjective | この検定の目的は、帰無仮説を受け入れるかどうかを調べることです。 | この検定の目的は、観測値が変わらないかどうか、および帰無仮説が真かどうかを確認することです。 |
| テストの表示 | P 値は、統計の可能性が低いことを示します。 | 一方、Z 検定は平均がどのくらい離れているかを示します。 |
Z-テストとは何ですか?
統計における Z 検定は、変数がわかっている場合でも XNUMX つの母平均が異なるかどうかを判断するために使用されるツールです。 しかも、サンプルサイズが大きい。
Zスコアは、 標準偏差 対策; たとえば、+1.95 または -1.95 は、検定統計結果が平均からどれだけ逸脱したかを示します。
XNUMX サンプル Z 検定では、いくつかの仮定が行われます。
- データは連続的であり、離散的ではありません。
- データは正規確率分布に従います。
P値とは？
P 値は、帰無仮説が正しいと仮定して、検定統計量の結果が棄却または受け入れられる確率です。
統計の p 値を調べるには、次のようにします。
- 適切なディストリビューションの統計を調べます。
- 平均が検定統計量を超える確率を見つけます。
- 仮説が対立仮説よりも小さい場合、平均が検定統計量よりも小さい確率を見つけます。 これが p 値です。
Z検定とP値の主な違い
意味
P 値は、帰無仮説が真であると仮定した場合に、実験で観測された結果と同等または極端な検定統計量の結果が得られる確率です。
一方、Z 検定は、母集団の平均が特定の値よりも有意であるか、以下であるか、または等しいかを判断するために使用される検定です。
帰無仮説
P 値の場合、帰無仮説は正確であると見なされます。これに基づいて、実験で観測された検定統計量の結果がチェックされ、結果が以前と同じか極端であるかどうかが確認されます。
対立仮説
P 値では、対立仮説は、データが許容する場合に実験者が実験テストで結論付けたい重要なステートメントです。
制限事項
さらに、p 値が 0.5 以下であることに基づいて、p 値は有意または非有意であると結論付けられる傾向がありますが、Z 検定の場合はそうではありません。 ただし、Z 検定の使用にはいくつかの制限があります。
サンプルサイズは、少数から数百に及ぶ場合があります。 データが少なくとも XNUMX つの一意の離散データである場合 値、連続変数の仮定を無視することができます。
結果
p 値が、以前に選択された有意水準 (通常は 5% または 1%) と呼ばれるしきい値と比較して非常に小さいとします。 その場合、観察されたデータが、帰無仮説が真であるという仮定と矛盾していることを示唆しています。 したがって、仮説は棄却されなければならず、対立仮説は受け入れられなければなりません。
例：
- p < 0.1、仮説は棄却される
- 0.1
- p>0.1、仮説は受け入れられる
たとえば、Z テストでは、95% の信頼水準、-1.96 および +1.96 の標準偏差を使用した場合の重要な Z スコア値。
Z スコアがその範囲外 (たとえば、-2.5 または +5.4) である場合、示されたパターンはおそらく、単なる確率の別のバージョンであるにはあまりにも異常であり、p 値はこれを反映するために小さくなります。
最終更新日 : 14 年 2023 月 XNUMX 日
私はあなたに価値を提供するために、このブログ記事を書くことに多大な努力を払ってきました. ソーシャルメディアや友人/家族と共有することを検討していただければ、私にとって非常に役立ちます. 共有は♥️
Emma Smith は、アーバイン バレー カレッジで英語の修士号を取得しています。 彼女は 2002 年からジャーナリストとして、英語、スポーツ、法律に関する記事を書いています。 彼女についてもっと読む バイオページ.
この記事では Z テストと P 値の包括的な比較を提供していますが、研究やデータ分析のさまざまな分野におけるそれぞれの重要性についてさらに深く議論することもできます。
良い点です。これらのテストがさまざまな状況や分野でどのように使用されるかについての洞察を組み込むことで、この記事を強化できます。
この記事による Z テストと P 値の違いの説明は非常に有益であり、統計的テスト方法論のより深い理解を促進するのに貢献します。
実際、この記事では統計概念が広範囲に網羅されているため、統計的推論と仮説検定の深い理解が促進されます。
私も同意します。この記事は、これらの統計テストの複雑さを巧みに解説しており、データ分析の分野における読者の知識を豊かにしています。
この記事では、Z テストと P 値を効果的に区別し、統計分析におけるそれらの目的と意思決定能力に光を当てています。
正確に言えば、これら 2 つのテスト間の重要な違いを説明する際の明確さは注目に値します。
同意しました。この記事は、統計的仮説検定を理解したい人にとって有益なリソースとして役立ちます。
Z テストと P 値の詳細な分析は、研究方法論におけるこれらの統計テストの必要性についての説得力のある議論を示しています。
実際、これらのテストの理論的基礎を正確に明らかにすることで、実証研究におけるテストの不可欠な役割が強調されます。
この記事では、Z 検定と P 値の概念を明確かつ簡潔に説明し、読者が複雑な統計検定を理解しやすくします。
私も同意します。比較と重要なポイントは、これら 2 つのテストの基本的な違いを理解するのに特に役立ちます。
この記事では、Z テストと P 値の明確な説明が提供され、研究方法論におけるこれらの統計テストの理解を求める読者に応えます。
まさに、これらの統計的テストを詳細に説明する記事の細心の注意が、定量分析の分野における読者の知識を豊かにします。
Z テストと P 値に関する洞察力に富んだ記述により、基本的な統計テストを理解するための教育リソースとしての記事の価値が高まります。
この記事は、Z テストと P 値を包括的にカバーしており、これらの統計テストと研究方法論における有用性を一貫して説明している点で賞賛に値します。
これらの統計テストに関するこの記事の博学な説明は、統計的推論と仮説テストを理解する読者の習熟度を確実に高めます。
この記事は、Z テストと P 値のニュアンスを効果的に捉えており、統計的仮説検定をナビゲートする人に包括的なリソースを提供します。
確かに、この記事の構造化されたアプローチにより、読者はこれらの統計ツールの複雑さを明確かつ一貫性をもって理解することができます。
内容が論理的に進むため、統計知識が限られている人でも、Z テストと P 値の中核となる概念を理解できるようになります。
この説明は賞賛に値しますが、実際のシナリオでの Z テストと P 値の適用を説明するための実例が不足しています。
確かに、ケーススタディや例を提供すると、これらの統計テストの重要性を伝える記事の効果が大幅に高まります。
Z 検定と P 値の属性と機能の説明に重点を置いたこの記事は賞賛に値し、統計分析の領域に貴重な洞察を与えます。
確かに、これらの統計的テストが明確に解明されると、証拠に基づく研究における統計的テストの重要な役割についての読者の理解が深まります。