كيفية العثور على قيمة z الحرجة في بايثون

في كل مرة تقوم فيها بإجراء اختبار فرضي، تحصل على إحصائية اختبار. لتحديد ما إذا كانت نتائج اختبار الفرضية ذات دلالة إحصائية، يمكنك مقارنة إحصائية الاختبار بقيمة Z الحرجة . إذا كانت القيمة المطلقة لإحصائية الاختبار أكبر من قيمة Z الحرجة، فإن نتائج الاختبار تكون ذات دلالة إحصائية.

للعثور على قيمة Z الحرجة في بايثون، يمكنك استخدام الدالة scipy.stats.norm.ppf() ، والتي تستخدم الصيغة التالية:

scipy.stats.norm.ppf(ف)

ذهب:

• س: مستوى أهمية الاستخدام

توضح الأمثلة التالية كيفية العثور على قيمة Z الحرجة لاختبار اليد اليسرى، واختبار اليد اليمنى، والاختبار ثنائي الطرف.

اختبار اليسار

لنفترض أننا نريد العثور على قيمة Z الحرجة للاختبار الأيسر بمستوى دلالة 0.05:

 import scipy.stats

#find Z critical value
scipy.stats.norm.ppf(.05)

-1.64485

قيمة Z الحرجة هي -1.64485 . لذلك، إذا كانت إحصائية الاختبار أقل من هذه القيمة، فإن نتائج الاختبار تكون ذات دلالة إحصائية.

الاختبار الصحيح

لنفترض أننا نريد العثور على قيمة Z الحرجة للاختبار الجانبي الأيمن بمستوى دلالة 0.05:

 import scipy.stats

#find Z critical value
scipy.stats.norm.ppf(1-.05)

1.64485

قيمة Z الحرجة هي 1.64485 . لذلك، إذا كانت إحصائية الاختبار أكبر من هذه القيمة، فإن نتائج الاختبار تكون ذات دلالة إحصائية.

اختبار على الوجهين

لنفترض أننا نريد العثور على قيمة Z الحرجة لاختبار ثنائي الطرف بمستوى دلالة 0.05:

 import scipy.stats

#find Z critical value
scipy.stats.norm.ppf(1-.05/2)

1.95996

في كل مرة تقوم فيها بإجراء اختبار ثنائي، ستكون هناك قيمتان حرجتان. في هذه الحالة، قيم Z الحرجة هي 1.95996 و -1.95996 . لذلك، إذا كانت إحصائية الاختبار أقل من -1.95996 أو أكبر من 1.95996، فإن نتائج الاختبار تكون ذات دلالة إحصائية.