पायथन में क्रिटिकल z मान कैसे खोजें

हर बार जब आप एक परिकल्पना परीक्षण करते हैं, तो आपको एक परीक्षण आँकड़ा मिलता है। यह निर्धारित करने के लिए कि क्या परिकल्पना परीक्षण के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं, आप परीक्षण आंकड़ों की तुलना महत्वपूर्ण Z मान से कर सकते हैं। यदि परीक्षण आँकड़ों का निरपेक्ष मान महत्वपूर्ण Z मान से अधिक है, तो परीक्षण के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं।

पायथन में महत्वपूर्ण Z मान खोजने के लिए, आप scipy.stats.norm.ppf() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं , जो निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करता है:

scipy.stats.norm.ppf(q)

सोना:

• प्रश्न: उपयोग के महत्व का स्तर

निम्नलिखित उदाहरण बताते हैं कि बाएं हाथ के परीक्षण, दाएं हाथ के परीक्षण और दो-पूंछ वाले परीक्षण के लिए महत्वपूर्ण Z मान कैसे प्राप्त किया जाए।

वाम परीक्षण

मान लीजिए कि हम 0.05 के महत्व स्तर के साथ बाएं परीक्षण के लिए महत्वपूर्ण Z मान ज्ञात करना चाहते हैं:

 import scipy.stats

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

-1.64485

क्रांतिक Z मान -1.64485 है। इसलिए, यदि परीक्षण आँकड़ा इस मान से कम है, तो परीक्षण के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं।

सही परीक्षण

मान लीजिए कि हम 0.05 के महत्व स्तर के साथ दाएं पार्श्व परीक्षण के लिए महत्वपूर्ण Z मान ज्ञात करना चाहते हैं:

 import scipy.stats

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

1.64485

क्रांतिक Z मान 1.64485 है। इसलिए, यदि परीक्षण आँकड़ा इस मान से अधिक है, तो परीक्षण के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं।

दो तरफा परीक्षण

मान लीजिए कि हम 0.05 के महत्व स्तर के साथ दो-पूंछ वाले परीक्षण के लिए महत्वपूर्ण Z मान ज्ञात करना चाहते हैं:

 import scipy.stats

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

1.95996

हर बार जब आप दो-पूंछ वाला परीक्षण करते हैं, तो दो महत्वपूर्ण मान होंगे। इस मामले में, महत्वपूर्ण Z मान 1.95996 और -1.95996 हैं। इसलिए, यदि परीक्षण आँकड़ा -1.95996 से कम या 1.95996 से अधिक है, तो परीक्षण परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं।