Lihat dokumentasi SciPy untuk mengetahui detail selengkapnya tentang fungsi norm.ppf().
Cara menemukan nilai z kritis dengan python
Setiap kali Anda melakukan uji hipotesis, Anda mendapatkan statistik uji. Untuk menentukan apakah hasil uji hipotesis signifikan secara statistik, Anda dapat membandingkan statistik uji tersebut dengan nilai Z kritis . Jika nilai absolut statistik uji lebih besar dari nilai Z kritis, maka hasil pengujian signifikan secara statistik.
Untuk menemukan nilai Z kritis dalam Python, Anda dapat menggunakan fungsi scipy.stats.norm.ppf() , yang menggunakan sintaks berikut:
scipy.stats.norm.ppf(q)
Emas:
- q: Tingkat signifikansi untuk digunakan
Contoh berikut mengilustrasikan cara mencari nilai Z kritis untuk tes tangan kiri, tes tangan kanan, dan tes dua sisi.
Tes kiri
Misalkan kita ingin mencari nilai Z kritis untuk pengujian kiri dengan tingkat signifikansi 0,05:
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(.05) -1.64485
Nilai Z kritisnya adalah -1.64485 . Jadi, jika statistik pengujian kurang dari nilai tersebut, maka hasil pengujian tersebut signifikan secara statistik.
Tes yang benar
Misalkan kita ingin mencari nilai kritis Z untuk uji lateral kanan dengan tingkat signifikansi 0,05:
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(1-.05) 1.64485
Nilai Z kritisnya adalah 1,64485 . Jadi, jika statistik pengujian lebih besar dari nilai tersebut, maka hasil pengujian tersebut signifikan secara statistik.
Tes dua sisi
Misalkan kita ingin mencari nilai Z kritis untuk pengujian dua sisi dengan tingkat signifikansi 0,05:
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(1-.05/2) 1.95996
Setiap kali Anda melakukan pengujian dua sisi, akan ada dua nilai kritis. Dalam hal ini nilai kritis Z adalah 1.95996 dan -1.95996 . Jadi, jika statistik pengujian kurang dari -1,95996 atau lebih besar dari 1,95996, maka hasil pengujian tersebut signifikan secara statistik.