Ujian-Z dan Nilai-P adalah walaupun dua ujian statistik, tetapi ini adalah dua perkara yang berasingan di mana yang pertama adalah ujian statistik yang menerangkan sama ada seseorang harus menolak hipotesis nol atau tidak sedangkan yang terakhir adalah ujian kebarangkalian yang menandakan terdapatnya kebarangkalian bahawa hipotesis nol akan ditolak.
Z-Test lwn P-Value
Perbezaan antara Ujian-Z dan Nilai-P ialah Ujian-Z bercakap tentang sama ada hipotesis nol harus ditolak atau tidak, tetapi sebaliknya, Nilai-P memberi penerangan tentang pemerhatian yang telah dibuat semasa eksperimen jika mereka adalah sama atau melampau apabila hipotesis nol adalah benar.
Ujian-Z dalam statistik, ialah alat yang digunakan untuk menentukan sama ada dua min populasi berbeza walaupun pembolehubah diketahui. Ia adalah sejenis ujian hipotesis di bawah hipotesis nol dan boleh dianggarkan dengan taburan normal.
Ujian hipotesis dalam statistik ialah satu cara untuk mengetahui sama ada keputusan tinjauan atau eksperimen adalah bermakna atau tidak.
Manakala, Nilai-P atau nilai kebarangkalian, dalam hipotesis statistik, ialah kebarangkalian untuk mendapatkan keputusan ujian/eksperimen yang diperhatikan semasa ujian atau eksperimen dengan andaian hipotesis nol adalah betul.
Hipotesis nol ialah pernyataan umum yang menyatakan tiada hubungan antara dua kumpulan yang diukur.
Jadual Perbandingan Antara Ujian-Z dan Nilai-P (dalam Bentuk Jadual)
| Parameter Perbandingan | P-Nilai | Ujian Z |
|---|---|---|
| Maknanya | P-Nilai ialah kebarangkalian pemerhatian kekal sama atau melampau, jika hipotesis nol adalah benar. | Ujian-Z menerangkan sisihan daripada min dalam unit sisihan piawai. |
| Andaian | Nilai-P ialah ujian yang dibawa ke hadapan dengan andaian hipotesis nol adalah benar. | Dalam kes Ujian-Z, ia tidak membuat andaian sedemikian. |
| Objektif | Objektif ujian ini adalah untuk mengetahui sama ada hipotesis nol patut diterima atau tidak. | Objektif ujian ini adalah untuk menyemak sama ada pemerhatian kekal sama atau tidak sama ada hipotesis nol adalah benar. |
| Petunjuk ujian | Nilai P menunjukkan betapa tidak mungkin statistik itu. | Manakala, Ujian-Z menunjukkan sejauh mana min. |
Apakah Ujian-Z?
Ujian-Z dalam statistik, ialah alat yang digunakan untuk menentukan sama ada dua min populasi berbeza walaupun pembolehubah diketahui. Selain itu, saiz sampel adalah besar. Ia adalah sejenis ujian hipotesis di bawah hipotesis nol dan boleh dianggarkan dengan taburan normal.
Ia digunakan untuk menyemak sama ada hipotesis nol harus ditolak atau tidak. Skor-Z ialah ukuran sisihan piawai, contohnya, +1.95 atau -1.95 menandakan berapa banyak hasil statistik ujian telah menyimpang daripada min.
Terdapat beberapa andaian yang dibuat dalam ujian Z Satu Sampel:
Apakah itu P-Value?
P-Nilai ialah kebarangkalian keputusan statistik ujian ditolak atau diterima dengan andaian hipotesis nol adalah betul. Eksperimen menetapkan aras keertian dan apabila nilai p kurang daripada aras signifikan maka hipotesis nol akan ditolak.
Untuk mengetahui nilai-p dalam statistik seseorang:
Perbezaan Utama Antara Ujian-Z dan Nilai-P
Maknanya
Nilai-P ialah kebarangkalian untuk mendapatkan keputusan statistik ujian sekurang-kurangnya sama atau seteruk hasil yang diperhatikan dalam eksperimen dengan andaian bahawa hipotesis nol adalah benar.
Manakala, Ujian Z ialah ujian yang digunakan untuk menentukan sama ada min populasi lebih besar daripada, kurang daripada, atau sama dengan nilai tertentu. Memandangkan ia menggunakan taburan normal piawai, ujian ini sering dikenali sebagai Ujian Z Satu Sampel. Ia mengandaikan bahawa sisihan piawai populasi diketahui.
Hipotesis Nol
Dalam kes P-Value, hipotesis nol diandaikan benar, berdasarkan keputusan statistik ujian yang diperhatikan dalam eksperimen disemak untuk melihat sama ada keputusannya adalah sama atau melampau seperti yang diperhatikan sebelum ini. Sebaliknya, Ujian-Z digunakan untuk menyemak sama ada hipotesis nol harus ditolak atau tidak.
Hipotesis Alternatif
Dalam Nilai-P, hipotesis alternatif ialah pernyataan penting yang ingin disimpulkan oleh penguji dalam ujian eksperimen jika data membenarkannya. Manakala, dalam Ujian-Z, hipotesis alternatif memainkan peranan penting bersama-sama dengan hipotesis nol, alfa, dan skor Z. Hipotesis alternatif adalah hipotesis bertentangan, ia adalah tuntutan perbezaan dalam populasi. Ia adalah hipotesis yang ingin dibuktikan oleh penguji.
Had
Dalam kes P-Value, nilai-p mungkin tidak betul jika saiz sampel kecil. Selain itu, nilai-p mempunyai kecenderungan untuk disimpulkan sebagai signifikan atau tidak signifikan berdasarkan faktor bahawa nilai-p adalah kurang daripada atau sama dengan 0.5, yang tidak berlaku dengan Ujian-Z namun, terdapat beberapa had penggunaan Z-Test.
Yang pertama ialah, saiz sampel mungkin berkisar dari bilangan kecil hingga beberapa ratus, Jika data adalah diskret dengan sekurang-kurangnya lima nilai unik maka seseorang boleh mengabaikan andaian pembolehubah berterusan. Mungkin sekatan yang paling besar ialah data mestilah rawak jika tidak tahap kepentingan mungkin tidak betul.
Keputusan
Jika nilai-p adalah sangat kecil berbanding dengan nilai ambang yang sebelum ini dipilih dikenali sebagai tahap signifikan (biasanya 5% atau 1%), ia menunjukkan bahawa data yang diperhatikan adalah tidak konsisten dengan andaian bahawa hipotesis nol adalah benar dan maka hipotesis mesti ditolak dan hipotesis alternatif diterima.
Sebagai contoh:
Manakala, dalam Ujian-Z, berikan contoh: Nilai Z-Score kritikal apabila menggunakan tahap keyakinan 95%, sisihan piawai -1.96 dan +1.96. Nilai p yang dikaitkan dengan tahap keyakinan 95% ialah 0.05. Jika skor Z anda adalah antara -1.96 dan +1.96, nilai p anda akan lebih besar daripada 0.05 dan anda tidak boleh menolak hipotesis nol anda.
Jika skor Z berada di luar julat itu (contohnya -2.5 atau +5.4), corak yang dipamerkan mungkin terlalu luar biasa untuk menjadi satu lagi versi peluang rawak dan nilai-p akan menjadi kecil untuk menggambarkan ini. Dalam kes ini, adalah mungkin untuk menolak hipotesis.
Idea utama di sini ialah nilai di tengah taburan normal (skor Z seperti 0.19 atau -1.2, contohnya), mewakili hasil yang dijangkakan
Kesimpulan
P-Value dan Z-Test ialah dua ujian statistik dengan objektif yang berbeza. Nilai-P berkisar pada kebarangkalian pemerhatian atau keputusan eksperimen adalah sama atau melampau jika hipotesis nol adalah benar.
Sebaliknya, Ujian-Z menandakan kesahihan pemerhatian yang dibuat semasa eksperimen. Ia digunakan hanya apabila saiz sampel lebih daripada 30 seperti dalam kes populasi, ia adalah kerana teorem pusat yang digunakan semasa ujian ini, apabila bilangan sampel bertambah, sampel dianggap diedarkan secara normal dan data dipilih secara rawak.
P-Nilai dipengaruhi oleh saiz sampel serta hipotesis nol. Lebih besar saiz sampel, lebih kecil ialah P-Values, manakala, Z-Test dipengaruhi oleh hipotesis nol, hipotesis alternatif, alfa dan Z-Score.
