Z-Test e P-Value são dois testes estatísticos, mas são duas coisas separadas. Onde o primeiro é um teste estatístico que esclarece se alguém deve rejeitar a hipótese nula ou não, enquanto o último é um teste de probabilidade que significa que há uma probabilidade de que a hipótese nula seja rejeitada.
Principais lições
- Conceitos estatísticos: O teste Z é um teste de hipótese usando a distribuição normal padrão. Ao mesmo tempo, o p-valor representa a probabilidade de se observar uma estatística de teste tão extrema quanto a obtida, assumindo que a hipótese nula é verdadeira.
- Objetivo: O teste Z é usado para comparar uma estatística de amostra com um parâmetro populacional, enquanto o valor p ajuda a determinar a significância do resultado do teste.
- Tomada de decisão: resultados do teste Z em uma estatística de teste (z-score), comparados a um valor crítico; se o z-score for mais extremo do que o valor crítico, a hipótese nula é rejeitada. O valor-p auxilia esse processo de tomada de decisão, fornecendo uma medida de probabilidade.
Teste Z vs Valor P
O teste z é um procedimento de teste de hipótese usado quando o tamanho da amostra é grande e o desvio padrão da população é conhecido. O valor p é a probabilidade de obter uma estatística de teste tão extrema ou mais extrema do que o valor observado e é usado para tamanhos de amostra grandes e pequenos.
A Teste Z em estatística é uma ferramenta usada para determinar se duas médias populacionais variam mesmo quando as variáveis são conhecidas.
Uma hipótese nula é uma afirmação geral que afirma que não relacionamento entre os dois grupos medidos.
Tabela de comparação
Parâmetros de comparação | Valor P | Teste Z |
---|---|---|
Significado | O Valor P é a probabilidade das observações permanecerem as mesmas ou extremas se a hipótese nula for verdadeira. | Z-Test descreve o desvio da média em unidades de desvio padrão. |
Pressupostos | O Valor-P é o teste realizado assumindo que a hipótese nula é verdadeira. | No caso do Z-Test, ele não faz tais suposições. |
Objetivo | O objetivo deste teste é descobrir se a hipótese nula deve ser aceita ou não. | O objetivo deste teste é verificar se as observações permanecem as mesmas ou não e se a hipótese nula é verdadeira. |
Indicação do teste | O valor P indica o quão improvável é a estatística. | Considerando que o Z-Test indica o quão longe está a média. |
O que é o Teste Z?
Um teste Z em estatística é uma ferramenta usada para determinar se duas médias populacionais variam mesmo quando as variáveis são conhecidas. Além disso, o tamanho da amostra é grande.
Os escores Z são os desvio padrão medidas; por exemplo, +1.95 ou -1.95 denota quanto o resultado da estatística de teste se desviou da média.
Existem algumas suposições feitas no teste Z de uma amostra:
- Os dados são contínuos e não discretos.
- Os dados seguem a distribuição de probabilidade normal.
O que é Valor-P?
O P-Value é a probabilidade do resultado estatístico do teste ser rejeitado ou aceito com uma suposição de que a hipótese nula está correta.
Para descobrir o valor-p na estatística de alguém:
- Procure a estatística na distribuição apropriada.
- Encontre a probabilidade de que a média esteja além de sua estatística de teste.
- Se a hipótese for menor que a alternativa, encontre a probabilidade de a média ser menor que sua estatística de teste. Este é o valor-p.
Principais diferenças entre o teste Z e o valor P
Significado
O P-Value é a probabilidade de se obter um resultado estatístico de teste igual ou tão extremo quanto um resultado observado no experimento, assumindo que a hipótese nula é verdadeira.
Enquanto o Z-Test é o teste usado para determinar se a média de uma população é mais significativa, menor ou igual a um valor específico.
Hipótese Nula
No caso do P-Value, a hipótese nula é considerada precisa, a partir da qual o resultado da estatística de teste observado no experimento é verificado para ver se o resultado é o mesmo ou extremo do que era mantido antes.
Hipótese alternativa
No Valor-P, a hipótese alternativa é a afirmação crucial que o experimentador deseja concluir no teste experimental se os dados permitirem.
Limitações
Além disso, o valor-p tende a ser concluído como significativo ou não significativo com base no valor-p menor ou igual a 0.5, o que não é o caso do Z-Test. No entanto, existem algumas limitações para usar o Z-Test.
O tamanho da amostra pode variar de um pequeno número a várias centenas; se os dados forem discretos com pelo menos cinco valores, pode-se ignorar a suposição de variável contínua.
Resultados
Suponha que o valor de p seja muito pequeno em comparação com o valor limite escolhido anteriormente, conhecido como nível significativo (geralmente 5% ou 1%). Nesse caso, sugere que os dados observados são inconsistentes com a suposição de que a hipótese nula é verdadeira. Assim, a hipótese deve ser rejeitada e a hipótese alternativa deve ser aceita.
Por exemplo:
- p < 0.1, a hipótese é rejeitada
- 0.1
- p>0.1, a hipótese é aceita
No Z-Test, por exemplo, os valores críticos do Z-Score ao usar um nível de confiança de 95%, -1.96 e +1.96 desvios padrão.
Se o escore Z cair fora desse intervalo (por exemplo, -2.5 ou +5.4), o padrão exibido provavelmente é muito incomum para ser apenas outra versão de chance aleatória, e o valor-p será pequeno para refletir isso.
Última atualização: 14 de outubro de 2023
Emma Smith possui mestrado em inglês pela Irvine Valley College. Ela é jornalista desde 2002, escrevendo artigos sobre a língua inglesa, esportes e direito. Leia mais sobre mim nela página bio.
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