Como encontrar um valor p de uma pontuação z em python

Muitas vezes, em estatística, queremos determinar o valor p associado a um determinado escore z resultante de um teste de hipótese . Se este valor p estiver abaixo de um certo nível de significância, podemos rejeitar a hipótese nula do nosso teste de hipótese.

Para encontrar o valor p associado a um z-score em Python, podemos usar a função scipy.stats.norm.sf() , que usa a seguinte sintaxe:

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

Ouro:

• x: a pontuação z

Os exemplos a seguir ilustram como encontrar o valor p associado a uma pontuação z para um teste do lado esquerdo, um teste do lado direito e um teste bicaudal.

Teste esquerdo

Suponha que queiramos encontrar o valor p associado a um escore z de -0,77 em um teste de hipótese para canhotos.

 import scipy.stats

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

0.22064994634264962

O valor p é 0,2206 . Se utilizarmos um nível de significância de α = 0,05, não conseguiremos rejeitar a hipótese nula do nosso teste de hipótese porque este valor p não é inferior a 0,05.

Teste certo

Suponha que queiramos encontrar o valor p associado a um escore z de 1,87 em um teste de hipótese de extrema direita.

 import scipy.stats

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

0.030741908929465954

O valor p é 0,0307 . Se usarmos um nível de significância de α = 0,05, rejeitaríamos a hipótese nula do nosso teste de hipótese porque esse valor p é menor que 0,05.

Teste bilateral

Suponha que queiramos encontrar o valor p associado a um escore z de 1,24 em um teste de hipótese bicaudal.

 import scipy.stats

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

0.21497539414917388

Para encontrar esse valor p bilateral, simplesmente multiplicamos o valor p unilateral por dois.

O valor p é 0,2149 . Se utilizarmos um nível de significância de α = 0,05, não conseguiremos rejeitar a hipótese nula do nosso teste de hipótese porque este valor p não é inferior a 0,05.

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