Z-тест и P-значение — это два статистических теста, но это две разные вещи. Где первый является статистическим тестом, который проливает свет на то, следует ли отвергать нулевую гипотезу или нет, тогда как последний представляет собой вероятностный тест, означающий, что существует вероятность того, что нулевая гипотеза будет отклонена.
Основные выводы
- Статистические концепции: Z-тест — это проверка гипотезы с использованием стандартного нормального распределения. В то же время p-значение представляет вероятность наблюдения тестовой статистики столь же экстремальной, как и полученная, при условии, что нулевая гипотеза верна.
- Назначение: Z-критерий используется для сравнения статистики выборки с параметром генеральной совокупности, а p-значение помогает определить значимость результата теста.
- Принятие решений: результаты Z-теста в статистике теста (z-оценка) по сравнению с критическим значением; если z-оценка более экстремальна, чем критическое значение, нулевая гипотеза отклоняется. P-значение помогает этому процессу принятия решений, предоставляя меру вероятности.
Z-тест против P-значения
Z-тест — это процедура проверки гипотез, используемая, когда размер выборки большой и известно стандартное отклонение генеральной совокупности. Значение p — это вероятность получения тестовой статистики как экстремальной или более экстремальной, чем наблюдаемое значение, и используется как для больших, так и для малых размеров выборки.
A Z-тест в статистике - это инструмент, используемый для определения того, различаются ли средние значения двух совокупностей, даже если переменные известны.
Нулевая гипотеза — это общее утверждение, утверждающее отсутствие связи между двумя измеряемыми группами.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | P-значение | Z-тест |
|---|---|---|
| Смысл | P-значение — это вероятность того, что наблюдения останутся неизменными или экстремальными, если нулевая гипотеза верна. | Z-тест описывает отклонение от среднего значения в единицах стандартного отклонения. |
| Предположения | P-значение — это тест, перенесенный вперед, при условии, что нулевая гипотеза верна. | В случае с Z-Test таких предположений не делается. |
| Цель | Цель этого теста состоит в том, чтобы выяснить, следует ли принимать нулевую гипотезу или нет. | Цель этого теста — проверить, остаются ли наблюдения прежними или нет, и верна ли нулевая гипотеза. |
| Индикация теста | P-значение указывает, насколько маловероятна статистика. | Принимая во внимание, что Z-тест показывает, насколько далеко среднее значение. |
Что такое Z-тест?
Z-тест в статистике — это инструмент, который используется для определения того, различаются ли средние значения двух совокупностей, даже если переменные известны. Кроме того, размер выборки большой.
Z-показатели – это стандартное отклонение меры; например, +1.95 или -1.95 обозначают, насколько результат статистики теста отклонился от среднего значения.
В одновыборочном Z-тесте делается несколько допущений:
- Данные непрерывны, а не дискретны.
- Данные следуют нормальному распределению вероятностей.
Что такое P-значение?
P-значение — это вероятность отклонения или принятия статистического результата теста с предположением о том, что нулевая гипотеза верна.
Чтобы узнать значение p в своей статистике:
- Посмотрите статистику по соответствующему распределению.
- Найдите вероятность того, что среднее значение выходит за пределы вашей тестовой статистики.
- Если гипотеза меньше альтернативы, найдите вероятность того, что среднее значение меньше, чем ваша тестовая статистика. Это p-значение.
Основные различия между Z-тестом и P-значением
Смысл
P-значение — это вероятность получения статистического результата теста, равного или столь же экстремального, как результат, наблюдаемый в эксперименте, при условии, что нулевая гипотеза верна.
Принимая во внимание, что Z-тест — это тест, используемый для определения того, является ли среднее значение совокупности более значимым, меньшим или равным определенному значению.
Нулевая гипотеза
В случае P-значения предполагается, что нулевая гипотеза является точной, на основе которой проверяется статистический результат теста, наблюдаемый в эксперименте, чтобы увидеть, является ли результат таким же или экстремальным, как он был сохранен ранее.
Альтернативная гипотеза
В P-значении альтернативная гипотеза является решающим утверждением, которое экспериментатор хочет заключить в экспериментальной проверке, если данные позволяют это сделать.
ограничения
Кроме того, p-значение обычно считается значимым или незначимым на основании того, что p-значение меньше или равно 0.5, чего нельзя сказать о Z-тесте. Однако есть несколько ограничений на использование Z-Test.
Размер выборки может варьироваться от небольшого числа до нескольких сотен; если данные дискретны и содержат не менее пяти уникальных ценности, можно игнорировать предположение о непрерывной переменной.
Итоги
Предположим, что значение p очень мало по сравнению с ранее выбранным пороговым значением, известным как значимый уровень (обычно 5% или 1%). В этом случае это предполагает, что наблюдаемые данные несовместимы с предположением о том, что нулевая гипотеза верна. Таким образом, гипотеза должна быть отвергнута, а альтернативная гипотеза должна быть принята.
Например:
- p < 0.1, гипотеза отвергается
- 0.1
- p>0.1, гипотеза принята
В Z-Test, например, критические значения Z-Score при использовании уровня достоверности 95%, стандартных отклонений -1.96 и +1.96.
Если показатель Z выходит за пределы этого диапазона (например, -2.5 или +5.4), то наблюдаемый паттерн, вероятно, слишком необычен, чтобы быть просто еще одной версией случайного случая, и значение p будет малым, чтобы отразить это.
Последнее обновление: 14 октября 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Эмма Смит имеет степень магистра английского языка в колледже Ирвин-Вэлли. Она работает журналистом с 2002 года, пишет статьи об английском языке, спорте и праве. Подробнее обо мне на ней био страница.
Хотя статья предлагает всестороннее сравнение Z-Test и P-Value, она могла бы углубиться в обсуждение их индивидуальной значимости в различных областях исследований и анализа данных.
Хорошая мысль: статью можно было бы усилить, включив в нее информацию о том, как эти тесты используются в разных контекстах и дисциплинах.
Объяснение в статье различий между Z-Test и P-Value очень информативно и способствует более глубокому пониманию методологий статистического тестирования.
Действительно, обширное освещение статистических концепций в статье способствует глубокому пониманию статистических выводов и проверки гипотез.
Я согласен, статья умело справляется со сложностями этих статистических тестов, обогащая знания читателей в области анализа данных.
В статье проводится эффективное различие между Z-тестом и P-значением, проливающим свет на их цели и возможности принятия решений в статистическом анализе.
Именно, поразительна ясность, обеспечиваемая в объяснении критических различий между этими двумя тестами.
Согласованный. Эта статья служит информативным ресурсом для всех, кто хочет понять проверку статистических гипотез.
Подробный анализ Z-теста и P-значения представляет собой убедительный аргумент в пользу необходимости этих статистических тестов в исследовательских методологиях.
Действительно, точность формулирования теоретической основы этих тестов подчеркивает их незаменимую роль в эмпирических исследованиях.
В этой статье представлено четкое и краткое объяснение концепций Z-теста и P-значения, что облегчает читателям понимание сложных статистических тестов.
Я согласен, сравнения и ключевые выводы особенно полезны для понимания фундаментальных различий между этими двумя тестами.
В статье дается исчерпывающее объяснение Z-теста и P-значения, предназначенное для читателей, стремящихся понять эти статистические тесты в исследовательских методологиях.
Именно, тщательный подход статьи к подробному описанию этих статистических тестов обогащает знания читателей в области количественного анализа.
Глубокий дискурс о Z-тесте и P-значении повышает ценность статьи как образовательного ресурса для понимания фундаментальных статистических тестов.
Всестороннее освещение в статье Z-теста и P-значения заслуживает похвалы, поскольку оно предлагает последовательное объяснение этих статистических тестов и их полезности в исследовательских методологиях.
Безусловно, эрудированное изложение этих статистических тестов в статье повышает умение читателей понимать статистические выводы и проверку гипотез.
Статья эффективно отражает нюансы Z-теста и P-значения, предлагая комплексный ресурс для тех, кто занимается проверкой статистических гипотез.
Безусловно, структурированный подход статьи позволяет читателям ясно и последовательно понять тонкости этих статистических инструментов.
Логическое развитие содержания гарантирует, что даже люди с ограниченными статистическими знаниями смогут понять основные концепции Z-теста и P-значения.
Хотя объяснение заслуживает похвалы, в нем отсутствуют реальные примеры, иллюстрирующие применение Z-теста и P-значения в практических сценариях.
Действительно, предоставление тематических исследований или примеров значительно повысит эффективность статьи в передаче значимости этих статистических тестов.
Акцент в статье на описании атрибутов и функций Z-Test и P-Value заслуживает похвалы, поскольку он дает ценную информацию в области статистического анализа.
Безусловно, ясное объяснение этих статистических тестов улучшает понимание читателями их ключевой роли в исследованиях, основанных на фактических данных.