اختبار z
تشرح هذه المقالة ماهية اختبار Z في الإحصائيات وفيم يُستخدم. لذلك سوف تكتشف كيفية إجراء اختبار Z، وصيغ اختبار Z المختلفة، وأخيرًا، الفرق بين اختبار Z والاختبارات الإحصائية الأخرى.
ما هو اختبار Z؟
في الإحصاء، اختبار Z هو اختبار فرضي يستخدم عندما تتبع إحصائية الاختبار التوزيع الطبيعي. تسمى الإحصائية التي يتم الحصول عليها من اختبار Z بإحصائيات Z أو قيمة Z.
صيغة اختبار Z هي نفسها دائمًا، وبشكل أكثر دقة، إحصائية اختبار Z تساوي الفرق بين قيمة العينة المحسوبة وقيمة السكان المقترحة مقسومة على الانحراف المعياري لمعلمة السكان.
يستخدم اختبار Z لرفض أو قبول الفرضية الصفرية لاختبارات الفرضية التي تتبع فيها إحصائية الاختبار التوزيع الطبيعي.
على سبيل المثال، يتم استخدام اختبار Z لاختبار فرضية الوسط عندما يكون التباين السكاني معروفًا وذلك لرفض أو قبول فرضية حول قيمة الوسط السكاني.
أنواع اختبارات Z
يمكن التمييز بين أنواع مختلفة من اختبارات Z اعتمادًا على المعلمة التي يتم إجراء اختبار الفرضية عليها:
- اختبار Z للمتوسط.
- اختبار Z للتناسب.
- اختبار Z للفرق في الوسائل.
- اختبار Z للاختلاف في النسب.
يمكنك أدناه رؤية الصيغة لكل نوع من اختبارات Z.
اختبار Z للمتوسط
صيغة اختبار Z للمتوسط هي:
ذهب:
-
هي إحصائية اختبار Z للمتوسط.
-
هي وسيلة العينة.
-
هو متوسط القيمة المقترحة.
-
هو الانحراف المعياري للسكان.
-
هو حجم العينة.
بمجرد حساب إحصائية اختبار الفرضية للمتوسط، يجب تفسير النتيجة لرفض أو رفض الفرضية الصفرية:
- إذا كان اختبار الفرضية للمتوسط ذو وجهين، فسيتم رفض الفرضية الصفرية إذا كانت القيمة المطلقة للإحصاء أكبر من القيمة الحرجة Z α/2 .
- إذا كان اختبار الفرضية للمتوسط يتطابق مع الذيل الأيمن، فسيتم رفض الفرضية الصفرية إذا كانت الإحصائية أكبر من القيمة الحرجة Z α .
- إذا كان اختبار الفرضية للمتوسط يطابق الذيل الأيسر، فسيتم رفض الفرضية الصفرية إذا كانت الإحصائية أقل من القيمة الحرجة -Z α .
يتم الحصول على القيم الحرجة لاختبار Z من جدول التوزيع الطبيعي القياسي.
اختبار Z للتناسب
صيغة اختبار Z للتناسب هي:
ذهب:
-
هي إحصائية اختبار Z للنسبة.
-
هي نسبة العينة
-
هي قيمة النسبة المقترحة.
-
هو حجم العينة.
-
هو الانحراف المعياري للنسبة.
ضع في اعتبارك أنه لا يكفي حساب إحصائية اختبار Z للنسبة، ولكن يجب عليك بعد ذلك تفسير النتيجة التي تم الحصول عليها:
- إذا كان اختبار الفرضية للنسبة ذو وجهين، فسيتم رفض الفرضية الصفرية إذا كانت القيمة المطلقة للإحصاء أكبر من القيمة الحرجة Z α/2 .
- إذا كان اختبار الفرضية للنسبة يتطابق مع الذيل الأيمن، فسيتم رفض الفرضية الصفرية إذا كانت الإحصائية أكبر من القيمة الحرجة Z α .
- إذا كان اختبار الفرضية للنسبة يطابق الذيل الأيسر، فسيتم رفض الفرضية الصفرية إذا كانت الإحصائية أقل من القيمة الحرجة -Z α .
اختبار Z للفرق في الوسائل
صيغة حساب إحصائية اختبار Z للفرق في المتوسطات هي:
ذهب:
-
هي إحصائية اختبار Z للفرق بين وسطين لهما تباين معروف، والذي يتبع التوزيع الطبيعي القياسي.
-
هو متوسط السكان 1.
-
هو متوسط عدد السكان 2.
-
هو متوسط العينة 1.
-
هو متوسط العينة 2.
-
هو الانحراف المعياري للسكان 1.
-
هو الانحراف المعياري للسكان 2.
-
حجم العينة 1.
-
حجم العينة 2.
اختبار Z للاختلاف في النسب
صيغة حساب إحصائية اختبار Z للفرق في نسب مجموعتين من السكان هي:
ذهب:
-
هي إحصائية اختبار Z للاختلاف في النسب.
-
هي نسبة السكان 1.
-
هي نسبة السكان 2.
-
هي نسبة العينة 1.
-
نسبة العينة 2
-
حجم العينة 1.
-
حجم العينة 2.
-
هي النسبة المجمعة للعينتين.
ويتم حساب النسبة المجمعة للعينتين على النحو التالي:
ذهب
هو عدد النتائج في العينة iy
هو حجم العينة أنا.
كيفية إجراء اختبار Z
الآن بعد أن رأينا ما هي صيغ اختبار Z المختلفة، دعونا نرى كيفية إجراء اختبار Z.
خطوات إجراء اختبار Z هي كما يلي.
- تحديد فرضية العدم والفرضية البديلة لاختبار الفرضيات.
- حدد مستوى أهمية ألفا (α) لاختبار الفرضية.
- تأكد من استيفاء متطلبات استخدام اختبار Z.
- قم بتطبيق صيغة اختبار Z المقابلة وحساب إحصائية الاختبار.
- قم بتفسير نتيجة اختبار Z بمقارنتها بقيمة الاختبار الحرجة.
اختبار Z واختبار T
أخيرًا، سنرى ما هو الفرق بين اختبار Z واختبار t، حيث إنهما بالتأكيد نوعان من اختبارات الفرضيات الأكثر استخدامًا في الإحصاء.
اختبار t ، ويسمى أيضًا اختبار t للطالب ، هو اختبار فرضي يستخدم عندما يتبع المجتمع قيد الدراسة التوزيع الطبيعي، ولكن حجم العينة صغير جدًا بحيث لا يمكن معرفة تباين المجتمع.
ولذلك فإن الفرق الرئيسي بين استخدام اختبار Z واختبار t هو ما إذا كان التباين معروفًا أم لا. عندما يكون التباين السكاني معروفًا، يتم استخدام اختبار Z، بينما عندما يكون التباين السكاني غير معروف، يتم استخدام اختبار t.