Norm.ppf() 関数の正確な詳細については、 SciPy のドキュメントを参照してください。
Python で重要な z 値を見つける方法
仮説検定を実行するたびに、検定統計量が得られます。仮説検定の結果が統計的に有意であるかどうかを判断するには、検定統計量を臨界 Z 値と比較します。検定統計量の絶対値が臨界 Z 値より大きい場合、検定結果は統計的に有意です。
Python で重要な Z 値を見つけるには、次の構文を使用するscipy.stats.norm.ppf() 関数を使用できます。
scipy.stats.norm.ppf(q)
金:
- q:使用する重要度
次の例は、左手検定、右手検定、および両側検定の重要な Z 値を見つける方法を示しています。
左のテスト
有意水準 0.05 の左検定の臨界 Z 値を見つけたいとします。
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(.05) -1.64485
臨界 Z 値は-1.64485です。したがって、テスト統計量がこの値より小さい場合、テスト結果は統計的に有意です。
正しいテスト
右側面検定の臨界 Z 値を有意水準 0.05 で見つけたいとします。
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(1-.05) 1.64485
臨界 Z 値は1.64485です。したがって、テスト統計量がこの値より大きい場合、テスト結果は統計的に有意です。
両側検定
有意水準 0.05 の両側検定の臨界 Z 値を見つけたいとします。
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(1-.05/2) 1.95996
両側検定を実行するたびに、2 つの重要な値が存在します。この場合、重要な Z 値は1.95996と-1.95996です。したがって、検定統計量が -1.95996 未満であるか、1.95996 より大きい場合、検定結果は統計的に有意です。