စာရင်းဇယားများတွင် z တန်ဖိုးများနှင့် p တန်ဖိုးများအကြား ကွာခြားချက်


စာရင်းဇယားများတွင် ကျောင်းသားများ မကြာခဏ ရောထွေးနေသော ဝေါဟာရနှစ်ခုမှာ z-တန်ဖိုးများ နှင့် p-တန်ဖိုးများ ဖြစ်သည်။

ဤဝေါဟာရများကြား ခြားနားချက်ကို နားလည်ရန်၊ ၎င်းသည် z စမ်းသပ်မှုများကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။

z စမ်းသပ်မှု အမျိုးအစား နှစ်မျိုး ရှိပါသည်။

  • နမူနာတစ်ခု z-test − လူဦးရေဆိုလိုသည်မှာ သတ်မှတ်ထားသောတန်ဖိုးနှင့် ညီမျှခြင်းရှိမရှိ စမ်းသပ်ရန် အသုံးပြုသည်။
  • နမူနာနှစ်ခု z-test − လူဦးရေနည်းလမ်းနှစ်ခု ညီမျှခြင်းရှိမရှိ စမ်းသပ်ရန် အသုံးပြုသည်။

စမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီလုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည်-

  • အဆင့် 1- null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆကို ဖော်ပြပါ။
  • အဆင့် 2- z တန်ဖိုးကို တွက်ချက်ပါ။
  • အဆင့် 3- z-value နှင့် ကိုက်ညီသော p-value ကို တွက်ချက်ပါ။

z တန်ဖိုး vs p တန်ဖိုး

စမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီအတွက် z-value သည် လူဦးရေဆိုလိုရင်းနှင့် p-value အကြား ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး p-value သည် ‘နမူနာတွင် ကျွန်ုပ်တို့အမှန်တကယ်တွေ့ရှိခဲ့သည့်အတိုင်း အနည်းဆုံးတန်ဖိုးတစ်ခုဖြင့် z-value ရရှိရန် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။ null hypothesis သည် အမှန်တကယ်မှန်ပါက data

p-value သည် သတ်မှတ်ထားသောတန်ဖိုးထက်နည်းနေပါက (ဥပမာ 0.05)၊ ထို့နောက် test ၏ null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ပါသည်

z စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် p-value ကိုစိတ်ဝင်စားပြီး p-value ကိုတွက်ချက်ရန် အလယ်အလတ်အဆင့်အဖြစ် z-value ကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းအသုံးပြုပါသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် z-value ကို တွက်ချက်နည်းနှင့် ဘာသာပြန်ဆိုပုံနှင့် နမူနာနှစ်ခု z-test အတွက် သက်ဆိုင်သော p-value ကို ပြထားသည်။

ဥပမာ- Z တန်ဖိုးများနှင့် P တန်ဖိုးများကို တွက်ချက်ပြီး အဓိပါယ်ဖွင့်ပါ။

မတူညီသောမြို့နှစ်မြို့မှ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ IQ အဆင့်အတန်းကို ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေထားပြီး တစ်ခုစီတွင် လူဦးရေစံနှုန်းသွေဖည်မှု 15 ရှိသည်ဟု ယူဆပါ။

မြို့တော် A နှင့် မြို့ B တွင် လူတစ်ဦးချင်းကြား ပျမ်းမျှ IQ အဆင့် ကွာခြားမှုရှိမရှိ သိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦး သိလိုပါသည်။ ထို့ကြောင့် သူမသည် မြို့တစ်ခုစီမှ လူ 20 ဦး၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို ရွေးချယ်ကာ ၎င်းတို့၏ IQ အဆင့်များကို မှတ်တမ်းတင်သည်-

မြို့ A : 82၊ 84၊ 85၊ 89၊ 91၊ 91၊ 92၊ 94၊ 99၊ 99၊ 105၊ 109၊ 109၊ 109၊ 110၊ 112၊ 112၊ 113၊ 114၊ 114

City B : 90, 91, 91, 91, 95, 95, 99, 99, 108, 109, 109, 114, 115, 116, 117, 117, 128, 129, 130, 133

ဤဒေတာကိုအသုံးပြု၍ နမူနာနှစ်ခု z စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်းမှာ ဤအရာဖြစ်သည်-

အဆင့် 1- null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆကို ဖော်ပြပါ။

ဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် null နှင့် အခြားအခြားသော အယူအဆများကို ဖော်ပြပါမည်-

  • H 0 : μ 1 = μ 2 (လူဦးရေ နှစ်ခုသည် တူညီသည်)
  • H 1 : μ 1 ≠ μ 2 (လူဦးရေ နှစ်ခု အဓိပ္ပါယ်မှာ မညီမျှခြင်း)

အဆင့် 2- z တန်ဖိုးကို တွက်ချက်ပါ။

ထို့နောက်၊ ဤဒေတာကို အသုံးပြု၍ Excel တွင် နမူနာနှစ်ခု z-test ကို လုပ်ဆောင်ပြီး z-value သည် -1.71817 ဖြစ်ကြောင်း တွေ့ရှိပါမည်။

အဆင့် 3- p-value ကို တွက်ချက်ပါ။

-1.71817 ၏ az တန်ဖိုးသည် 0.08577 နှင့် ကိုက်ညီသော p တန်ဖိုးကို ရှာဖွေရန် Z ရမှတ်မှ P တန်ဖိုးဂဏန်းတွက်စက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်

ဤ p-value သည် 0.05 ထက်မနည်းသောကြောင့်၊ null hypothesis ကိုငြင်းပယ်ရန် လုံလောက်သောအထောက်အထားမရှိပါ။

ထို့ကြောင့် ပျမ်းမျှ IQ အဆင့်သည် မြို့နှစ်မြို့ကြားတွင် သိသိသာသာ ကွဲပြားခြင်းမရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ ကောက်ချက်ချပါသည်။

p တန်ဖိုးကို တွက်ချက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် z တန်ဖိုးကို အလယ်အလတ်အဆင့်အဖြစ် အသုံးပြုကြောင်း သတိပြုပါ။

p-value သည်ကျွန်ုပ်တို့စိတ်ဝင်စားခဲ့သောတန်ဖိုးအမှန်ဖြစ်သည်၊ သို့သော်ကျွန်ုပ်တို့သည် z-value ကို ဦးစွာတွက်ချက်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် အမျိုးမျိုးသော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြု၍ z-test များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Excel တွင် Z Tests ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
R တွင် Z စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်နည်း
Python တွင် Z Tests ကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

မှတ်ချက်တစ်ခုထည့်ပါ။

သင့် email လိပ်စာကို ဖော်ပြမည် မဟုတ်ပါ။ လိုအပ်သော ကွက်လပ်များကို * ဖြင့်မှတ်သားထားသည်