Z-Test 和 P-Value 是两个统计检验，但这是两个不同的东西。 前者是一项统计检验，可以阐明是否应该拒绝原假设，而后者是一种概率检验，表示存在拒绝原假设的概率。
关键精华
- 统计概念：Z 检验是使用标准正态分布的假设检验。 同时，假设零假设为真，p 值表示观察到与所获得的检验统计量一样极端的检验统计量的概率。
- 目的：Z 检验用于将样本统计量与总体参数进行比较，而 p 值有助于确定检验结果的显着性。
- 决策制定：与临界值相比，Z 检验得出检验统计量（z 分数）的结果； 如果 z 分数比临界值更极端，则拒绝零假设。 P 值通过提供概率度量来帮助此决策过程。
Z 检验与 P 值
z 检验是样本量较大且总体标准差已知时使用的假设检验程序。 p 值是获得比观察值更极端或更极端的检验统计量的概率，用于大样本量和小样本量。
A Z检验 在统计中是一种工具，用于确定即使变量已知，两个总体均值是否会发生变化。
零假设是一种一般性陈述，表明两个测量组之间没有关系。
对比表
| 比较参数 | P值 | Z检验 |
|---|---|---|
| 意 | P 值是原假设为真时观测值保持不变或极值的概率。 | Z 检验以标准差为单位描述与平均值的偏差。 |
| 假设 | P 值是假设原假设为真而结转的检验。 | 在 Z-Test 的情况下，它不做这样的假设。 |
| 目的 | 该检验的目的是找出是否应接受原假设。 | 该测试的目的是检查观察结果是否保持不变以及零假设是否为真。 |
| 测试指示 | P 值表示统计数据的可能性有多大。 | 而 Z 检验表明平均值有多远。 |
什么是 Z 检验？
统计中的 Z 检验是一种工具，用于确定即使变量已知，两个总体均值是否会发生变化。 此外，样本量很大。
Z分数是 标准偏差 措施； 例如，+1.95 或-1.95 表示检验统计结果偏离均值的程度。
单样本 Z 检验中有一些假设：
- 数据是连续的而不是离散的。
- 数据服从正态概率分布。
什么是 P 值？
P 值是假设原假设正确，检验统计结果被拒绝或接受的概率。
要找出一个人的统计数据中的 p 值：
- 查看有关适当分布的统计信息。
- 找出均值超出检验统计量的概率。
- 如果假设小于替代假设，请找出均值小于检验统计量的概率。 这是 p 值。
Z 检验和 P 值之间的主要区别
意
P 值是假设零假设为真，获得与实验中观察到的结果相等或一样极端的检验统计结果的概率。
而 Z 检验是用于确定总体均值是否比、小于或等于特定值更显着的检验。
零假设
在 P-Value 的情况下，假定零假设是准确的，在此基础上检查实验中观察到的检验统计结果，以查看结果是否与之前保持的结果相同或极端。
替代假设
在 P-Value 中，备择假设是实验者在数据允许的情况下希望在实验测试中得出结论的关键陈述。
限制
此外，p 值往往会根据 p 值小于或等于 0.5 得出显着或不显着的结论，而 Z 检验则不是这种情况。 但是，使用 Z 检验有一些限制。
样本量可能从少量到数百不等； 如果数据是离散的，至少有五个唯一的 价值观, 人们可能会忽略连续变量假设。
成果
假设 p 值与之前选择的阈值相比非常小，称为显着水平（通常为 5% 或 1%）。 在这种情况下，它表明观察到的数据与零假设为真的假设不一致。 因此，必须拒绝假设，必须接受备择假设。
例如：
- p < 0.1，假设被拒绝
- 0.1
- p>0.1，假设被接受
例如，在 Z 检验中，使用 95% 置信水平时的关键 Z 分数值、-1.96 和 +1.96 标准差。
如果 Z 得分超出该范围（例如 -2.5 或 +5.4），则显示的模式可能太不寻常而不仅仅是随机机会的另一种版本，并且 p 值会很小以反映这一点。
最后更新：14 年 2023 月 XNUMX 日
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Emma Smith 拥有尔湾谷学院的英语硕士学位。 自 2002 年以来，她一直是一名记者，撰写有关英语、体育和法律的文章。 在她身上阅读更多关于我的信息 生物页面.
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