Z-tests un P-vērtība ir divi statistikas testi, taču tās ir divas atsevišķas lietas. Ja pirmais ir statistisks tests, kas atklāj, vai nulles hipotēze ir jānoraida, turpretim otrais ir varbūtības tests, kas norāda, ka pastāv varbūtība, ka nulles hipotēze tiks noraidīta.
Atslēgas
- Statistikas jēdzieni: Z-tests ir hipotēzes pārbaude, izmantojot standarta normālo sadalījumu. Tajā pašā laikā p-vērtība atspoguļo varbūtību, ka tiks novērota tik ekstrēma testa statistika kā iegūtā, pieņemot, ka nulles hipotēze ir patiesa.
- Mērķis: Z testu izmanto, lai salīdzinātu izlases statistiku ar populācijas parametru, savukārt p vērtība palīdz noteikt testa rezultāta nozīmīgumu.
- Lēmumu pieņemšana: Z-testa rezultāti testa statistikā (z-score), salīdzinot ar kritisko vērtību; ja z rādītājs ir ekstrēmāks par kritisko vērtību, nulles hipotēze tiek noraidīta. P vērtība palīdz šim lēmuma pieņemšanas procesam, nodrošinot varbūtības mēru.
Z-tests pret P-vērtību
Z-tests ir hipotēžu pārbaudes procedūra, ko izmanto, ja izlases lielums ir liels un ir zināma populācijas standartnovirze. P-vērtība ir varbūtība iegūt testa statistiku kā galēju vai ekstrēmāku par novēroto vērtību, un to izmanto gan lielam, gan mazam paraugam.
A Z-tests statistikā ir rīks, ko izmanto, lai noteiktu, vai divi populācijas rādītāji atšķiras pat tad, ja mainīgie ir zināmi.
Nulles hipotēze ir vispārīgs apgalvojums, ka starp abām izmērītajām grupām nav saistību.
Salīdzināšanas tabula
| Salīdzināšanas parametri | P vērtība | Z-tests |
|---|---|---|
| Nozīme | P-vērtība ir varbūtība, ka novērojumi paliek nemainīgi vai ekstrēmi, ja nulles hipotēze ir patiesa. | Z-tests apraksta novirzi no vidējā standarta novirzes vienībās. |
| Pieņēmumi | P-vērtība ir tests, kas tiek pārnests, pieņemot, ka nulles hipotēze ir patiesa. | Z-testa gadījumā tas neizdara šādus pieņēmumus. |
| Mērķis | Šī testa mērķis ir noskaidrot, vai nulles hipotēze ir jāpieņem vai nē. | Šī testa mērķis ir pārbaudīt, vai novērojumi paliek nemainīgi un vai nulles hipotēze ir patiesa. |
| Pārbaudes norāde | P vērtība norāda, cik maz ticama ir statistika. | Tā kā Z-tests norāda, cik tālu ir vidējais rādītājs. |
Kas ir Z-Test?
Z-tests statistikā ir rīks, ko izmanto, lai noteiktu, vai divi populācijas vidējie rādītāji atšķiras pat tad, ja mainīgie ir zināmi. Turklāt izlases lielums ir liels.
Z rezultāti ir standarta novirze pasākumi; piemēram, +1.95 vai -1.95 apzīmē, cik daudz testa statistikas rezultāts ir novirzījies no vidējā.
Viena parauga Z testā ir izdarīti daži pieņēmumi:
- Dati ir nepārtraukti un nav diskrēti.
- Dati atbilst parastajam varbūtības sadalījumam.
Kas ir P vērtība?
P-vērtība ir varbūtība, ka testa statistikas rezultāts tiks noraidīts vai pieņemts, pieņemot, ka nulles hipotēze ir pareiza.
Lai uzzinātu p-vērtību savā statistikā:
- Meklējiet statistiku par atbilstošo sadalījumu.
- Atrodiet varbūtību, ka vidējais rādītājs pārsniedz jūsu testa statistiku.
- Ja hipotēze ir mazāka par alternatīvu, atrodiet varbūtību, ka vidējā vērtība ir mazāka par jūsu testa statistiku. Šī ir p vērtība.
Galvenās atšķirības starp Z-testu un P-vērtību
Nozīme
P-vērtība ir varbūtība iegūt testa statistisko rezultātu, kas ir vienāds ar eksperimentā novēroto rezultātu vai tikpat ekstrēmu kā rezultāts, pieņemot, ka nulles hipotēze ir patiesa.
Tā kā Z-tests ir tests, ko izmanto, lai noteiktu, vai populācijas vidējais rādītājs ir nozīmīgāks par noteiktu vērtību, mazāks par to vai vienāds ar to.
Nulles hipotēze
P-vērtības gadījumā tiek pieņemts, ka nulles hipotēze ir precīza, pamatojoties uz kuru tiek pārbaudīts eksperimentā novērotais testa statistikas rezultāts, lai noskaidrotu, vai rezultāts ir tāds pats vai ekstrēms, kāds tas tika saglabāts iepriekš.
Alternatīvā hipotēze
P-vērtībā alternatīvā hipotēze ir izšķirošais apgalvojums, ko eksperimentētājs vēlas secināt eksperimentālajā testā, ja dati to atļauj.
Ierobežojumi
Turklāt p-vērtību mēdz secināt kā nozīmīgu vai nenozīmīgu, pamatojoties uz p-vērtību, kas ir mazāka vai vienāda ar 0.5, kas nav Z-Test gadījumā. Tomēr Z-Test lietošanai ir daži ierobežojumi.
Izlases lielums var būt no neliela skaita līdz vairākiem simtiem; ja dati ir diskrēti ar vismaz pieciem unikāliem vērtības, var ignorēt nepārtrauktā mainīgā pieņēmumu.
rezultāti
Pieņemsim, ka p vērtība ir ļoti maza, salīdzinot ar iepriekš izvēlēto sliekšņa vērtību, kas pazīstama kā nozīmīgais līmenis (parasti 5% vai 1%). Tādā gadījumā tas liek domāt, ka novērotie dati neatbilst pieņēmumam, ka nulles hipotēze ir patiesa. Tādējādi hipotēze ir jānoraida, un alternatīvā hipotēze ir jāpieņem.
Piemēram:
- p < 0.1, hipotēze tiek noraidīta
- 0.1
- p>0.1, hipotēze tiek pieņemta
Piemēram, Z-Test, kritiskās Z-score vērtības, izmantojot 95% ticamības līmeni, -1.96 un +1.96 standarta novirzes.
Ja Z rezultāts ir ārpus šī diapazona (piemēram, -2.5 vai +5.4), parādītais modelis, iespējams, ir pārāk neparasts, lai būtu tikai vēl viena nejaušas nejaušības versija, un p vērtība būs maza, lai to atspoguļotu.
Pēdējo reizi atjaunināts: 14. gada 2023. oktobrī
Esmu pielicis tik daudz pūļu, rakstot šo emuāra ierakstu, lai sniegtu jums vērtību. Tas man ļoti noderēs, ja apsverat iespēju to kopīgot sociālajos medijos vai ar draugiem/ģimeni. DALĪŠANĀS IR ♥️
Emma Smita ir ieguvusi maģistra grādu angļu valodā no Irvine Valley College. Kopš 2002. gada viņa ir žurnāliste, rakstot rakstus par angļu valodu, sportu un tiesībām. Lasiet vairāk par mani par viņu bio lapa.
Lai gan rakstā ir sniegts visaptverošs Z-Test un P-Value salīdzinājums, tas varētu padziļināti apspriest to individuālo nozīmi dažādās pētniecības un datu analīzes jomās.
Labs punkts, rakstu varētu stiprināt, iekļaujot ieskatu par to, kā šie testi tiek izmantoti dažādos kontekstos un disciplīnās.
Rakstā sniegtais skaidrojums par atšķirībām starp Z-Test un P-Value ir ļoti informatīvs un palīdz veicināt dziļāku izpratni par statistiskās testēšanas metodoloģijām.
Patiešām, plašais statistikas jēdzienu pārklājums rakstā veicina dziļu statistisko secinājumu un hipotēžu pārbaudes izpratni.
Es piekrītu, raksts labi orientējas šo statistisko testu sarežģītībā, bagātinot lasītāju zināšanas datu analīzes jomā.
Rakstā efektīvi tiek nošķirts Z-Test un P-Value, izgaismojot to mērķus un lēmumu pieņemšanas iespējas statistikas analīzēs.
Tieši skaidrība, kas sniegta, izskaidrojot kritiskās atšķirības starp šiem diviem testiem, ir ievērojama.
Piekritu. Šis raksts kalpo kā informatīvs resurss ikvienam, kas vēlas izprast statistisko hipotēžu pārbaudi.
Detalizēta Z-testa un P-vērtības analīze sniedz pārliecinošu argumentu par šo statistisko testu nepieciešamību pētniecības metodoloģijā.
Patiešām, precizitāte šo testu teorētiskā pamatojuma formulēšanā izceļ to neaizstājamo lomu empīriskajos pētījumos.
Šajā rakstā ir sniegts skaidrs un kodolīgs Z-testa un P-vērtības jēdzienu skaidrojums, kas ļauj lasītājiem vieglāk saprast sarežģītos statistikas testus.
Piekrītu, salīdzinājumi un galvenās atziņas ir īpaši noderīgas, lai izprastu būtiskās atšķirības starp šiem diviem testiem.
Rakstā sniegts galīgs Z-testa un P-vērtības skaidrojums, kas ir paredzēts lasītājiem, kuri vēlas izprast šos statistiskos testus pētniecības metodoloģijā.
Precīzāk, raksta rūpīgā pieeja šo statistisko testu precizēšanai bagātina lasītāju zināšanas kvantitatīvās analīzes jomā.
Asprātīgais diskurss par Z-testu un P-vērtību palielina raksta kā izglītojoša resursa vērtību fundamentālo statistikas testu izpratnei.
Rakstā sniegtais visaptverošais Z-Test un P-Value pārklājums ir slavējams, piedāvājot saskaņotu skaidrojumu par šiem statistiskajiem testiem un to lietderību pētniecības metodoloģijā.
Protams, raksta erudītais izklāsts par šiem statistikas testiem uzlabo lasītāju prasmes izprast statistiskos secinājumus un hipotēžu pārbaudi.
Raksts efektīvi atspoguļo Z-Test un P-Value nianses, piedāvājot visaptverošu resursu tiem, kas orientējas statistisko hipotēžu testēšanā.
Protams, raksta strukturētā pieeja ļauj lasītājiem skaidri un saskaņoti izprast šo statistikas rīku sarežģītību.
Satura loģiskā virzība nodrošina, ka pat personas ar ierobežotām statistikas zināšanām var saprast Z-Test un P-Value pamatjēdzienus.
Lai gan skaidrojums ir slavējams, tajā trūkst reālu piemēru, lai ilustrētu Z-Test un P-Value pielietojumu praktiskos scenārijos.
Tiesa, gadījumu izpētes vai piemēru sniegšana ievērojami palielinātu raksta efektivitāti, atspoguļojot šo statistisko testu nozīmīgumu.
Raksta uzsvars uz Z-Test un P-Value atribūtu un funkciju noteikšanu ir slavējams, sniedzot vērtīgu ieskatu statistiskās analīzes jomā.
Absolūti šo statistisko testu skaidra noskaidrošana uzlabo lasītāju izpratni par viņu galveno lomu uz pierādījumiem balstītos pētījumos.