Z-test en P-waarde zijn twee statistische tests, maar dit zijn twee afzonderlijke dingen. Waar de eerste een statistische test is die licht werpt op de vraag of men de nulhypothese moet verwerpen of niet, terwijl de laatste een waarschijnlijkheidstest is die aangeeft dat er een kans is dat de nulhypothese zal worden verworpen.
Key Takeaways
- Statistische concepten: Z-test is een hypothesetest met behulp van de standaard normale verdeling. Tegelijkertijd vertegenwoordigt de p-waarde de waarschijnlijkheid van het waarnemen van een teststatistiek die zo extreem is als de verkregen, ervan uitgaande dat de nulhypothese waar is.
- Doel: Z-test wordt gebruikt om een steekproefstatistiek te vergelijken met een populatieparameter, terwijl de p-waarde helpt bij het bepalen van de significantie van het testresultaat.
- Besluitvorming: Z-test resulteert in een teststatistiek (z-score), vergeleken met een kritische waarde; als de z-score extremer is dan de kritische waarde, wordt de nulhypothese verworpen. P-waarde helpt dit besluitvormingsproces door een waarschijnlijkheidsmaat te bieden.
Z-test versus P-waarde
De z-toets is een procedure voor het testen van hypothesen die wordt gebruikt wanneer de steekproefomvang groot is en de standaarddeviatie van de populatie bekend is. De p-waarde is de kans op het verkrijgen van een teststatistiek die extreem of extremer is dan de waargenomen waarde, en wordt gebruikt voor zowel grote als kleine steekproeven.
A Z-toets in de statistiek is een hulpmiddel dat wordt gebruikt om te bepalen of twee populatiegemiddelden variëren, zelfs als de variabelen bekend zijn.
Een nulhypothese is een algemene bewering dat er geen verband bestaat tussen de twee gemeten groepen.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | P-waarde | Z-test |
|---|---|---|
| Betekenis | De P-waarde is de kans dat de waarnemingen hetzelfde of extreem blijven als de nulhypothese waar is. | Z-Test beschrijft de afwijking van het gemiddelde in eenheden van standaarddeviatie. |
| Veronderstellingen | De P-waarde is de test die wordt overgedragen, ervan uitgaande dat de nulhypothese waar is. | In het geval van de Z-Test worden dergelijke aannames niet gedaan. |
| Objectief | Het doel van deze test is om erachter te komen of de nulhypothese moet worden aanvaard of niet. | Het doel van deze test is om te controleren of de waarnemingen hetzelfde blijven of niet en of de nulhypothese waar is. |
| Indicatie van de proef | De P-waarde geeft aan hoe onwaarschijnlijk de statistiek is. | Terwijl de Z-Test aangeeft hoe ver het gemiddelde is. |
Wat is Z-Test?
Een Z-toets in de statistiek is een hulpmiddel dat wordt gebruikt om te bepalen of twee populatiegemiddelden variëren, zelfs als de variabelen bekend zijn. Bovendien is de steekproefomvang groot.
De Z-scores zijn de standaardafwijking maatregelen; +1.95 of -1.95 geeft bijvoorbeeld aan hoeveel het resultaat van de teststatistiek is afgeweken van het gemiddelde.
Er zijn een paar aannames die worden gedaan in de One-Sample Z-test:
- De gegevens zijn continu en niet discreet.
- De gegevens volgen de normale kansverdeling.
Wat is P-waarde?
De P-waarde is de waarschijnlijkheid dat het resultaat van de teststatistiek wordt verworpen of geaccepteerd met de aanname dat de nulhypothese correct is.
Om de p-waarde in iemands statistiek te achterhalen:
- Zoek de statistiek op van de juiste verdeling.
- Zoek de kans dat het gemiddelde buiten je teststatistiek ligt.
- Als de hypothese kleiner is dan het alternatief, zoek dan de kans dat het gemiddelde kleiner is dan je teststatistiek. Dit is de p-waarde.
Belangrijkste verschillen tussen Z-Test en P-waarde
Betekenis
De P-waarde is de kans op het verkrijgen van een teststatistisch resultaat dat gelijk is aan of zo extreem is als een resultaat waargenomen in het experiment, ervan uitgaande dat de nulhypothese waar is.
Terwijl de Z-test de test is die wordt gebruikt om te bepalen of het gemiddelde van een populatie significanter is dan, kleiner is dan of gelijk is aan een specifieke waarde.
Nul hypothese
In het geval van de P-waarde wordt aangenomen dat de nulhypothese nauwkeurig is, op basis waarvan het resultaat van de teststatistiek dat in het experiment is waargenomen, wordt gecontroleerd om te zien of het resultaat hetzelfde of extreem is als voorheen.
Alternatieve hypothese
In de P-waarde is de alternatieve hypothese de cruciale bewering die de experimentator wil concluderen in de experimentele test als de gegevens dit toelaten.
Beperkingen
Bovendien wordt de p-waarde vaak als significant of niet-significant geconcludeerd op basis van het feit dat de p-waarde kleiner is dan of gelijk is aan 0.5, wat niet het geval is bij Z-Test. Er zijn echter enkele beperkingen aan het gebruik van de Z-Test.
De steekproefomvang kan variëren van een klein aantal tot enkele honderden; als de gegevens discreet zijn met ten minste vijf unieke gegevens waarden, kan men de continue variabele aanname negeren.
Resultaten
Stel dat de p-waarde erg klein is in vergelijking met de eerder gekozen drempelwaarde, het zogenaamde significante niveau (gewoonlijk 5% of 1%). In dat geval suggereert het dat de waargenomen gegevens niet stroken met de aanname dat de nulhypothese waar is. De hypothese moet dus worden verworpen en de alternatieve hypothese moet worden aanvaard.
Bijvoorbeeld:
- p < 0.1, de hypothese wordt verworpen
- 0.1
- p>0.1, de hypothese wordt aanvaard
In Z-Test bijvoorbeeld de kritieke Z-Score-waarden bij gebruik van een betrouwbaarheidsniveau van 95%, -1.96 en +1.96 standaarddeviaties.
Als de Z-score buiten dat bereik valt (bijvoorbeeld -2.5 of +5.4), is het vertoonde patroon waarschijnlijk te ongewoon om gewoon een andere versie van willekeurig toeval te zijn, en de p-waarde zal klein zijn om dit weer te geven.
Laatst bijgewerkt: 14 oktober 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Emma Smith heeft een MA in Engels van Irvine Valley College. Ze is journalist sinds 2002 en schrijft artikelen over de Engelse taal, sport en recht. Lees meer over mij op haar bio pagina.
Hoewel het artikel een uitgebreide vergelijking biedt tussen Z-Test en P-Value, zou het dieper kunnen ingaan op de bespreking van hun individuele betekenis op verschillende gebieden van onderzoek en data-analyse.
Goed punt, het artikel zou kunnen worden versterkt door inzichten op te nemen in hoe deze tests in verschillende contexten en disciplines worden gebruikt.
De toelichting in het artikel over de verschillen tussen Z-Test en P-Value is zeer informatief en draagt bij aan het bevorderen van een dieper begrip van statistische testmethodologieën.
De uitgebreide behandeling van statistische concepten in het artikel vergemakkelijkt een diepgaand begrip van statistische gevolgtrekkingen en het testen van hypothesen.
Ik ben het ermee eens dat het artikel op bekwame wijze door de complexiteit van deze statistische tests navigeert, waardoor de kennis van lezers op het gebied van data-analyse wordt verrijkt.
Het artikel maakt effectief onderscheid tussen Z-Test en P-Value en werpt licht op hun doeleinden en besluitvormingsmogelijkheden in statistische analyses.
Juist de duidelijkheid die wordt geboden bij het verklaren van de kritische verschillen tussen deze twee tests is opmerkelijk.
Overeengekomen. Dit artikel dient als informatieve bron voor iedereen die het testen van statistische hypothesen wil begrijpen.
De gedetailleerde analyse van Z-Test en P-Value vormt een overtuigend argument voor de noodzaak van deze statistische tests in onderzoeksmethodologieën.
De nauwkeurigheid bij het verwoorden van de theoretische onderbouwing van deze tests benadrukt hun onmisbare rol in empirische studies.
Dit artikel geeft een duidelijke en beknopte uitleg van de concepten Z-Test en P-Value, waardoor het voor lezers gemakkelijker wordt om de complexe statistische tests te begrijpen.
Ik ben het ermee eens dat de vergelijkingen en de belangrijkste inzichten bijzonder nuttig zijn bij het begrijpen van de fundamentele verschillen tussen deze twee tests.
Het artikel biedt een definitieve toelichting op Z-Test en P-Value, gericht op lezers die deze statistische tests in onderzoeksmethodologieën willen begrijpen.
Juist de nauwgezette benadering van het artikel bij het detailleren van deze statistische tests verrijkt de kennis van lezers op het gebied van kwantitatieve analyse.
Het inzichtelijke discours over Z-Test en P-Value vergroot de waarde van het artikel als educatief hulpmiddel voor het begrijpen van fundamentele statistische tests.
De uitgebreide dekking van Z-Test en P-Value in het artikel is prijzenswaardig en biedt een samenhangende toelichting op deze statistische tests en hun bruikbaarheid in onderzoeksmethodologieën.
Absoluut, de erudiete uiteenzetting van het artikel over deze statistische tests vergroot de vaardigheid van lezers in het begrijpen van statistische gevolgtrekkingen en het testen van hypothesen.
Het artikel legt op effectieve wijze de nuances van Z-Test en P-Value vast en biedt een uitgebreide bron voor degenen die zich bezighouden met het testen van statistische hypothesen.
Absoluut, de gestructureerde aanpak van het artikel stelt lezers in staat de fijne kneepjes van deze statistische hulpmiddelen duidelijk en samenhangend te begrijpen.
De logische voortgang van de inhoud zorgt ervoor dat zelfs personen met beperkte statistische kennis de kernconcepten van Z-Test en P-Value kunnen begrijpen.
Hoewel de uitleg lovenswaardig is, ontbreken er praktijkvoorbeelden om de toepassing van Z-Test en P-Value in praktische scenario's te illustreren.
Het is waar dat het verstrekken van casestudy's of voorbeelden de effectiviteit van het artikel bij het overbrengen van de betekenis van deze statistische tests aanzienlijk zou vergroten.
De nadruk in het artikel op het afbakenen van de attributen en functies van Z-Test en P-Value is prijzenswaardig en geeft waardevolle inzichten op het gebied van statistische analyse.
Absoluut, de heldere opheldering van deze statistische tests vergroot het begrip van de lezers van hun cruciale rol in op bewijs gebaseerd onderzoek.