Z-тест — это статистический инструмент, используемый для определения того, различаются ли средние значения двух распределений даже при известных дисперсиях и больших размерах выборки.
Это форма проверки гипотезы, используемая для принятия решения о том, следует ли принимать нулевую гипотезу. В качестве статистического теста он является одномерным, и ожидается, что статистический результат теста будет соответствовать стандартному нормальному распределению.
Он используется только при известном стандартном отклонении и большом размере выборки (n>30).
Основные выводы
- Z-тест — это статистический тест, используемый для определения того, значительно ли отличаются друг от друга средние значения двух выборок.
- Z-тест предполагает, что стандартное отклонение совокупности известно, а размер выборки большой.
- Z-тест обычно используется при проверке гипотез, контроле качества и исследованиях рынка.
Что такое Z-показатели?
Z-показатели или Z-статистика показывают, насколько статистические результаты теста отклонились выше или ниже среднего распределения.
Например, Z-показатель +1.45 означает, что статистический результат теста на 1.45 стандартного отклонения выше среднего. Напротив, Z-показатель -1.45 означает, что наблюдение отклонилось на 1.45 ниже средней популяции.
Когда следует проводить Z-тест?
Следующие условия должны преобладать для выполнения Z-тест.
- Размер выборки должен быть больше 30.
- Выборочные данные всегда должны быть случайными. В противном случае результаты тестовой статистики могут оказаться неточными.
- Точки данных не должны быть похожими. Кроме того, они не должны пересекаться друг с другом.
- Данные должны отражать стандартное нормальное распределение.
- Стандартное отклонение населения должно быть известно.
- Если стандартное отклонение генеральной совокупности неизвестно, следует предположить, что выборочная дисперсия равна дисперсия населения.
Однако, если вариация распределения неизвестна, а выборочные данные ниже 30, T-критерий окажется более подходящим, чем T-критерий. Z-тест.
Как провести Z-тест?
Для проведения Z-теста необходимо выполнить следующие шаги:
- Во-первых, необходимо сформулировать нулевую (H0) и альтернативную гипотезы.
- Теперь выберите альфа-уровень.
- Таблицу Z необходимо использовать для определения критичности Z.
- Теперь необходимо рассчитать статистику состояния Z.
- После получения статистического результата теста сравните его с критическим значением z.
- Сравнение определит, могут ли быть приняты нулевые гипотезы (H0).
Расчет Z-теста
Для вычисления Z-теста можно использовать следующую формулу:
Z-тест = (x̄ - μ) / (σ/√n)
где,
- Икс = Выборочное среднее
- μ = Среднее значение населения
- σ = Стандартное отклонение населения
- n = Количество наблюдений
Пример
Предположим, что показатель IQ определенного класса равен 113. Средний показатель IQ в Индии равен 100 при стандартном отклонении 15. Значительно ли коэффициент интеллекта этого класса превышает средний показатель IQ?
Тесты, которые можно использовать в качестве Z-тестов
Ниже приведены некоторые важные тесты, которые можно рассматривать как Z-тесты:
- Одновыборочный тест местоположения.
- Двухвыборочный тест местоположения.
- Тест парных разностей.
- Оценка максимального правдоподобия.
Преимущества Z-теста
Ниже приведены некоторые существенные преимущества Z-теста.
- Это простой и надежный тест.
- Z-оценку можно использовать для сравнения необработанных оценок, полученных в результате различных тестов.
- При сравнении набора необработанных оценок Z-оценка учитывает как среднее значение, так и изменчивость этих оценок.
Недостатки Z-теста
Несмотря на различные преимущества, Z-тест имеет ряд существенных ограничений:
- Z-тест требует известного стандартного отклонения, что не всегда возможно.
- Его нельзя проводить при меньшем размере выборки (менее 30).