Z-тест - это форма статистического инструмента, который используется, чтобы выяснить, различаются ли средние двух распределений даже при известных дисперсиях и большом размере выборки.
Это форма проверки гипотезы, которая используется, чтобы решить, принимать ли нулевую гипотезу или нет. В качестве статистического теста он является одномерным, и ожидается, что результат статистического теста будет соответствовать стандартному нормальному распределению.
Он используется только при известном стандартном отклонении и большом размере выборки (n> 30).
Что такое Z-баллы?
Z-баллы или Z-статистика - это числа, которые показывают, насколько результаты статистических тестов отклонились выше или ниже среднего распределения.
Например, Z-оценка +1,45 означает, что статистический результат теста на 1,45 стандартного отклонения выше среднего. Напротив, Z-оценка -1,45 означает, что результаты наблюдения отклонились на 1,45 ниже среднего значения для совокупности.
Когда следует проводить Z-тест?
Для проведения Z-теста должны преобладать следующие условия.
Однако в случае, если вариация распределения неизвестна, а выборочные данные ниже 30, T-тест окажется более подходящим, чем Z-тест.
Как провести Z-тест?
Для проведения Z-теста необходимо выполнить следующие шаги:
Расчет Z-теста
Следующая формула может быть использована для вычисления Z-теста:
Пример
Предположим, что показатель IQ определенного класса составляет 113. Средний IQ в Индии равен 100 со стандартным отклонением 15. Значительно ли выше коэффициент интеллекта этого класса, чем средний IQ?
Тесты, которые можно использовать как Z-тесты
Ниже приведены некоторые важные тесты, которые можно рассматривать как Z-тесты:
Преимущества Z-теста
Ниже приведены некоторые важные преимущества Z-теста.
Недостатки Z-теста
Несмотря на различные преимущества, Z-тест имеет ряд существенных ограничений:
