Щоб використовувати z-таблицю, спочатку перетворіть дані на нормальний розподіл і обчисліть z-показник для заданого значення. Потім знайдіть відповідний z-показник у лівій частині z-таблиці та вирівняйте його з z-показником у верхній частині z-таблиці. Результат дає вам ймовірність.
Порівняйте тестову статистику з критичними значеннями та отримайте діапазон для значення p. Сформуйте висновки. Якщо ваша z-статистика перевищує критичні значення в таблиці, це суттєво. Ви можете відхилити нульову гіпотезу на цьому рівні, інакше ви її приймаєте.
Z-тест — це тип перевірки статистичної гіпотези, де тестова статистика відповідає нормальному розподілу. Назва Z-тесту походить від Z-оцінки нормального розподілу. Це міра того, на скільки стандартних відхилень необроблений бал або статистичні дані вибірки від середнього значення сукупності.
Давайте зробимо це крок за кроком:
- Крок 1: знайти середнє значення.
- Крок 2: визначте стандартне відхилення середнього (з використанням стандартного відхилення сукупності)
- Крок 3: знайдіть бал Z.
- Крок 4: порівняйте з критичним Z-рахунком. Зі сформульованої гіпотези ми знаємо, що маємо справу з перевіркою однобічної гіпотези. …
- Крок 4: порівняйте з критичним Z-рахунком.
Розуміння Z-Score Він вказує на кількість стандартних відхилень точки даних від середнього значення розподілу. Якщо Z-оцінка дорівнює 0, це означає, що оцінка точки даних ідентична середньому балу. Z-оцінка 1,0 означатиме значення, яке є одним стандартним відхиленням від середнього.