วิธีเรียกใช้ตัวอย่างและตัวอย่างการทดสอบ z สองตัวอย่างใน python

คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน ztest() จากแพ็คเกจ statsmodels เพื่อทำการทดสอบหนึ่งตัวอย่างและการทดสอบ z สองตัวอย่างใน Python

ฟังก์ชันนี้ใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้:

 statsmodels. stats . weightstats . ztest ( x1 , x2 = None , value = 0 )

ทอง:

• x1 : ค่าของตัวอย่างแรก
• x2 : ค่าสำหรับตัวอย่างที่สอง (หากคุณทำการทดสอบ z สองตัวอย่าง)
• ค่า : ค่าเฉลี่ยต่ำกว่าศูนย์ (ในกรณีตัวอย่าง 1 กรณี) หรือผลต่างค่าเฉลี่ย (ในกรณีตัวอย่าง 2 ตัวอย่าง)

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชันนี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: ตัวอย่างการทดสอบ Z ใน Python

สมมติว่า IQ ของประชากรกลุ่มหนึ่งมีการแจกแจงตามปกติโดยมีค่าเฉลี่ย μ = 100 และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน σ = 15

นักวิจัยต้องการทราบว่ายาตัวใหม่ส่งผลต่อระดับไอคิวหรือไม่ เขาจึงรับสมัครผู้ป่วย 20 รายเพื่อทดลองใช้และบันทึกระดับไอคิวของพวกเขา

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการตัวอย่าง z-test ใน Python เพื่อตรวจสอบว่ายาใหม่ทำให้ระดับ IQ แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่:

 from statsmodels. stats . weightstats import ztest as ztest

#enter IQ levels for 20 patients
data = [88, 92, 94, 94, 96, 97, 97, 97, 99, 99,
        105, 109, 109, 109, 110, 112, 112, 113, 114, 115]

#perform one sample z-test
ztest(data, value= 100 )

(1.5976240527147705, 0.1101266701438426)

สถิติการทดสอบสำหรับการทดสอบ z หนึ่งตัวอย่างคือ 1.5976 และค่า p ที่สอดคล้องกันคือ 0.1101

เนื่องจากค่า p นี้ไม่น้อยกว่า 0.05 เราจึงไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะปฏิเสธสมมติฐานที่เป็นโมฆะ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ยาตัวใหม่ไม่ส่งผลต่อระดับไอคิวอย่างมีนัยสำคัญ

ตัวอย่างที่ 2: ตัวอย่างการทดสอบ Z สองตัวอย่างใน Python

สมมติว่าระดับ IQ ของบุคคลในเมืองสองเมืองโดยปกติจะแจกแจงโดยมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ทราบ

นักวิจัยต้องการทราบว่าระดับไอคิวเฉลี่ยระหว่างบุคคลในเมือง A และเมือง B แตกต่างกันหรือไม่ ดังนั้นเธอจึง สุ่มตัวอย่างง่ายๆ จำนวน 20 คนจากแต่ละเมือง และบันทึกระดับไอคิวของพวกเขา

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการทดสอบ z สองตัวอย่างใน Python เพื่อตรวจสอบว่าระดับ IQ เฉลี่ยระหว่างสองเมืองแตกต่างกันหรือไม่:

 from statsmodels. stats . weightstats import ztest as ztest

#enter IQ levels for 20 individuals from each city
cityA = [82, 84, 85, 89, 91, 91, 92, 94, 99, 99,
         105, 109, 109, 109, 110, 112, 112, 113, 114, 114]

cityB = [90, 91, 91, 91, 95, 95, 99, 99, 108, 109,
         109, 114, 115, 116, 117, 117, 128, 129, 130, 133]

#perform two sample z-test
ztest(cityA, cityB, value= 0 ) 

(-1.9953236073282115, 0.046007596761332065)

สถิติการทดสอบสำหรับการทดสอบ z สองตัวอย่างคือ -1.9953 และค่า p ที่สอดคล้องกันคือ 0.0460

เนื่องจากค่า p นี้น้อยกว่า 0.05 เราจึงมีหลักฐานเพียงพอที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ระดับไอคิวโดยเฉลี่ยระหว่างสองเมืองมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทดสอบทางสถิติทั่วไปอื่นๆ ใน Python:

วิธีดำเนินการทดสอบ T-Test หนึ่งตัวอย่างใน Python
วิธีดำเนินการทดสอบ T สองตัวอย่างใน Python
วิธีดำเนินการตัวอย่าง T-Test แบบจับคู่ใน Python