Python의 z 점수에서 p 값을 찾는 방법

종종 통계에서는 가설 검정 의 결과인 특정 z-점수와 관련된 p-값을 결정하려고 합니다. 이 p-값이 특정 유의 수준보다 낮으면 가설 검정의 귀무 가설을 기각할 수 있습니다.

Python에서 z-점수와 관련된 p 값을 찾으려면 다음 구문을 사용하는 scipy.stats.norm.sf() 함수를 사용할 수 있습니다.

scipy.stats.norm.sf(abs(x))

금:

• x: z 점수

다음 예에서는 왼쪽 검정, 오른쪽 검정 및 양측 검정에 대한 z-점수와 연관된 p-값을 찾는 방법을 보여줍니다.

왼쪽 테스트

왼손 가설 검정에서 z-점수 -0.77 과 연관된 p-값을 찾고 싶다고 가정해 보겠습니다.

 import scipy.stats

#find p-value
scipy.stats.norm.sf(abs(-0.77))

0.22064994634264962

p-값은 0.2206 입니다. α = 0.05의 유의 수준을 사용하면 이 p-값이 0.05 이상이므로 가설 검정의 귀무 가설을 기각하지 못할 것입니다.

올바른 테스트

극우 가설 검정에서 z-점수 1.87 과 관련된 p-값을 찾고 싶다고 가정해 보겠습니다.

 import scipy.stats

#find p-value
scipy.stats.norm.sf(abs(1.87))

0.030741908929465954

p-값은 0.0307 입니다. α = 0.05의 유의 수준을 사용하면 이 p-값이 0.05보다 작기 때문에 가설 검정의 귀무 가설을 기각하게 됩니다.

양면 테스트

양측 가설 검정에서 z-점수 1.24 와 연관된 p-값을 찾고 싶다고 가정해 보겠습니다.

 import scipy.stats

#find p-value for two-tailed test
scipy.stats.norm.sf(abs(1.24))*2

0.21497539414917388

이 양면 p-값을 찾으려면 단측 p-값에 2를 곱하면 됩니다.

p-값은 0.2149 입니다. α = 0.05의 유의 수준을 사용하면 이 p-값이 0.05 이상이므로 가설 검정의 귀무 가설을 기각하지 못할 것입니다.

관련 항목: 이 온라인 P-값 Z 점수 계산기를 사용하여 p-값을 찾을 수도 있습니다.