З-тест и П-вредност су два статистичка теста, али то су две различите ствари. Када је први статистички тест који баца светло на то да ли треба одбацити нулту хипотезу или не, док је други тест вероватноће који означава да постоји вероватноћа да ће нулта хипотеза бити одбачена.
Кључне Такеаваис
- Статистички концепти: З-тест је тест хипотезе који користи стандардну нормалну дистрибуцију. У исто време, п-вредност представља вероватноћу посматрања статистике теста која је екстремна као и добијена, под претпоставком да је нулта хипотеза тачна.
- Сврха: З-тест се користи за упоређивање статистике узорка са параметром популације, док п-вредност помаже да се одреди значај резултата теста.
- Доношење одлука: резултати З-теста у статистици теста (з-резултат), упоређени са критичном вредношћу; ако је з-скор екстремнији од критичне вредности, нулта хипотеза се одбацује. П-вредност помаже овом процесу доношења одлука пружањем мере вероватноће.
З-тест против П-вредности
З-тест је поступак тестирања хипотезе који се користи када је величина узорка велика, а стандардна девијација популације позната. П-вредност је вероватноћа добијања статистике теста као екстремне или екстремније од посматране вредности, и користи се и за велике и за мале величине узорка.
A З-тест у статистици је алат који се користи за одређивање да ли две средње вредности становништва варирају чак и када су варијабле познате.
Нул хипотеза је општа изјава у којој се наводи да нема везе између две мерене групе.
Упоредна табела
| Параметри поређења | П-вредност | З-Тест |
|---|---|---|
| Смисао | П-вредност је вероватноћа да запажања остану иста или екстремна ако је нулта хипотеза тачна. | З-Тест описује одступање од средње вредности у јединицама стандардне девијације. |
| Претпоставке | П-вредност је тест који се преноси унапред под претпоставком да је нулта хипотеза тачна. | У случају З-теста, он не даје такве претпоставке. |
| Објективан | Циљ овог теста је да се утврди да ли нулту хипотезу треба прихватити или не. | Циљ овог теста је да провери да ли запажања остају иста или не и да ли је нулта хипотеза тачна. |
| Индикација теста | П-вредност показује колико је мало вероватна статистика. | Док З-тест показује колико је удаљена средња вредност. |
Шта је З-тест?
З-тест у статистици је алатка која се користи за одређивање да ли две средње вредности становништва варирају чак и када су варијабле познате. Штавише, величина узорка је велика.
З-резултати су стандардна девијација Мере; на пример, +1.95 или -1.95 означава колико је статистички резултат теста одступио од средње вредности.
Постоји неколико претпоставки које су направљене у З-тесту једног узорка:
- Подаци су континуирани и нису дискретни.
- Подаци прате нормалну дистрибуцију вероватноће.
Шта је П-вредност?
П-вредност је вероватноћа да се резултат статистике теста одбије или прихвати уз претпоставку да је нулта хипотеза тачна.
Да бисте сазнали п-вредност у својој статистици:
- Потражите статистику о одговарајућој дистрибуцији.
- Пронађите вероватноћу да је средња вредност изнад ваше статистике теста.
- Ако је хипотеза мања од алтернативе, пронађите вероватноћу да је средња вредност мања од ваше статистике теста. Ово је п-вредност.
Главне разлике између З-теста и П-вредности
Смисао
П-вредност је вероватноћа да се добије статистички резултат теста једнак или екстреман као резултат примећен у експерименту, под претпоставком да је нулта хипотеза тачна.
Док је З-тест тест који се користи за одређивање да ли је средња вредност популације значајнија од, мања или једнака одређеној вредности.
Нулта хипотеза
У случају П-вредности, претпоставља се да је нулта хипотеза тачна, на основу које се проверава статистички резултат теста који је примећен у експерименту да би се видело да ли је резултат исти или екстреман као што је задржан раније.
Алтернативне хипотезе
У П-вредности, алтернативна хипотеза је кључна изјава коју експериментатор жели да закључи у експерименталном тесту ако подаци то дозвољавају.
Ограничења
Штавише, п-вредност има тенденцију да се закључи као значајна или незначајна на основу тога што је п-вредност мања или једнака 0.5, што није случај са З-тестом. Међутим, постоји неколико ограничења за коришћење З-теста.
Величина узорка може да се креће од малог броја до неколико стотина; ако су подаци дискретни са најмање пет јединствених Вредности, може се занемарити претпоставка континуиране променљиве.
Резултати
Претпоставимо да је п-вредност веома мала у поређењу са претходно одабраном граничном вредношћу, познатом као значајан ниво (обично 5% или 1%). У том случају сугерише да су посматрани подаци у супротности са претпоставком да је нулта хипотеза тачна. Дакле, хипотеза се мора одбацити, а алтернативна хипотеза мора бити прихваћена.
На пример:
- п < 0.1, хипотеза се одбацује
- 0.1
- п>0.1, хипотеза је прихваћена
У З-тесту, на пример, критичне вредности З-скора када се користи ниво поузданости од 95%, -1.96 и +1.96 стандардних девијација.
Ако З резултат падне ван тог опсега (на пример, -2.5 или +5.4), приказани образац је вероватно превише необичан да би био само још једна верзија случајног случаја, а п-вредност ће бити мала да би то одражавала.
Последње ажурирање: 14. октобар 2023
Уложио сам толико труда да напишем овај пост на блогу да бих вам пружио вредност. Биће ми од велике помоћи ако размислите о томе да га поделите на друштвеним мрежама или са својим пријатељима/породицом. ДЕЉЕЊЕ ЈЕ ♥
Ема Смит је магистрирала енглески језик на Ирвине Валлеи Цоллеге-у. Новинарка је од 2002. године, пишући чланке о енглеском језику, спорту и праву. Прочитајте више о мени на њој био паге.
Иако чланак нуди свеобухватно поређење између З-теста и П-вредности, могао би да се удуби у дискусију о њиховом појединачном значају у различитим областима истраживања и анализе података.
Добра поента, чланак би могао бити ојачан укључивањем увида у то како се ови тестови користе у различитим контекстима и дисциплинама.
Разјашњење разлика између З-теста и П-вредности у чланку је веома информативно и доприноси подстицању дубљег разумевања методологија статистичког тестирања.
Заиста, опсежна покривеност статистичких концепата у чланку олакшава дубоко разумевање статистичких закључака и тестирање хипотеза.
Слажем се, чланак се вешто креће кроз сложеност ових статистичких тестова, обогаћујући знање читалаца у домену анализе података.
Чланак ефективно прави разлику између З-теста и П-вредности, бацајући светло на њихове сврхе и могућности доношења одлука у статистичким анализама.
Тачније, јасноћа која је дата у објашњавању критичних разлика између ова два теста је изузетна.
Договорено. Овај чланак служи као информативни ресурс за све који желе да разумеју тестирање статистичких хипотеза.
Детаљна анализа З-теста и П-вредности представља убедљив аргумент за неопходност ових статистичких тестова у истраживачким методологијама.
Заиста, прецизност у артикулисању теоријске основе ових тестова наглашава њихову незаменљиву улогу у емпиријским студијама.
Овај чланак пружа јасно и сажето објашњење концепата З-теста и П-вредности, олакшавајући читаоцима да разумеју сложене статистичке тестове.
Слажем се, поређења и кључни закључци су посебно корисни у разумевању фундаменталних разлика између ова два теста.
Чланак пружа дефинитивно објашњење З-теста и П-вредности, служећи читаоцима који траже разумевање ових статистичких тестова у истраживачким методологијама.
Тачније, минуциозан приступ овог чланка детаљизирању ових статистичких тестова обогаћује знање читалаца у домену квантитативне анализе.
Проницљив дискурс о З-тесту и П-вредности ескалира вредност чланка као образовног ресурса за разумевање основних статистичких тестова.
Свеобухватно покривање З-теста и П-вредности у чланку је за похвалу, нудећи кохерентно објашњење ових статистичких тестова и њихове корисности у методологијама истраживања.
Апсолутно, ерудитско излагање чланка о овим статистичким тестовима побољшава стручност читалаца у разумевању статистичких закључака и тестирања хипотеза.
Чланак ефикасно обухвата нијансе З-теста и П-вредности, нудећи свеобухватан ресурс за оне који се крећу у тестирању статистичких хипотеза.
Апсолутно, структурирани приступ чланка омогућава читаоцима да схвате замршеност ових статистичких алата са јасноћом и кохерентношћу.
Логичан развој садржаја осигурава да чак и појединци са ограниченим статистичким знањем могу да схвате основне концепте З-теста и П-вредности.
Иако је објашњење за похвалу, недостају му примери из стварног света који би илустровали примену З-теста и П-вредности у практичним сценаријима.
Истина, давање студија случаја или примера би у великој мери побољшало делотворност чланка у преношењу значаја ових статистичких тестова.
Нагласак у чланку на разграничавању атрибута и функција З-теста и П-вредности је хвале вредан, дајући вредан увид у домен статистичке анализе.
Апсолутно, луцидно објашњење ових статистичких тестова побољшава читаочево разумевање њихове кључне улоге у истраживању заснованом на доказима.