Обратитесь к документации SciPy для получения точных сведений о функцииnormal.ppf().
Как найти критическое значение z в python
Каждый раз, когда вы выполняете проверку гипотезы, вы получаете статистику теста. Чтобы определить, являются ли результаты проверки гипотезы статистически значимыми, вы можете сравнить статистику теста с критическим значением Z. Если абсолютное значение статистики теста больше критического значения Z, то результаты теста являются статистически значимыми.
Чтобы найти критическое значение Z в Python, вы можете использовать функцию scipy.stats.norm.ppf() , которая использует следующий синтаксис:
scipy.stats.norm.ppf(q)
Золото:
- q: Уровень значимости для использования
Следующие примеры иллюстрируют, как найти критическое значение Z для левого теста, правого теста и двустороннего теста.
Левый тест
Предположим, мы хотим найти критическое значение Z для левого теста с уровнем значимости 0,05:
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(.05) -1.64485
Критическое значение Z составляет -1,64485 . Таким образом, если статистика теста меньше этого значения, результаты теста статистически значимы.
Правильный тест
Предположим, мы хотим найти критическое значение Z для правостороннего теста с уровнем значимости 0,05:
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(1-.05) 1.64485
Критическое значение Z составляет 1,64485 . Таким образом, если статистика теста превышает это значение, результаты теста являются статистически значимыми.
Двусторонний тест
Предположим, мы хотим найти критическое значение Z для двустороннего теста с уровнем значимости 0,05:
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(1-.05/2) 1.95996
Каждый раз, когда вы выполняете двусторонний тест, будут два критических значения. В данном случае критические значения Z — 1,95996 и -1,95996 . Таким образом, если статистика теста меньше -1,95996 или больше 1,95996, результаты теста являются статистически значимыми.