วิธีค้นหาค่า p จากคะแนน z ใน python

บ่อยครั้งในสถิติ เราต้องการหา ค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z อันเป็นผลมาจาก การทดสอบสมมติฐาน หากค่า p นี้ต่ำกว่าระดับนัยสำคัญที่กำหนด เราสามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างของการทดสอบสมมติฐานได้

หากต้องการค้นหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z ใน Python เราสามารถใช้ ฟังก์ชัน scipy.stats.norm.sf() ซึ่งใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

scipy.stats.norm.sf(เอบีเอส(x))

ทอง:

• x: คะแนน z

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีค้นหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z สำหรับการทดสอบทางด้านซ้าย การทดสอบทางด้านขวา และการทดสอบแบบสองด้าน

เหลือการทดสอบ

สมมติว่าเราต้องการค้นหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z ที่ -0.77 ในการทดสอบสมมติฐานทางมือซ้าย

 import scipy.stats

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

0.22064994634264962

ค่า p คือ 0.2206 หากเราใช้ระดับนัยสำคัญที่ α = 0.05 เราจะล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานว่างของการทดสอบสมมติฐานของเรา เนื่องจากค่า p นี้ไม่น้อยกว่า 0.05

การทดสอบที่ถูกต้อง

สมมติว่าเราต้องการค้นหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z ที่ 1.87 ในการทดสอบสมมติฐานทางขวาสุด

 import scipy.stats

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

0.030741908929465954

ค่า p คือ 0.0307 หากเราใช้ระดับนัยสำคัญที่ α = 0.05 เราจะปฏิเสธสมมติฐานว่างของการทดสอบสมมติฐานของเรา เนื่องจากค่า p นี้น้อยกว่า 0.05

การทดสอบสองด้าน

สมมติว่าเราต้องการค้นหาค่า p ที่เกี่ยวข้องกับคะแนน z ที่ 1.24 ในการทดสอบสมมติฐานแบบสองด้าน

 import scipy.stats

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

0.21497539414917388

ในการหาค่า p สองด้านนี้ เราก็แค่คูณค่า p ด้านเดียวด้วยสอง

ค่า p คือ 0.2149 หากเราใช้ระดับนัยสำคัญที่ α = 0.05 เราจะล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานว่างของการทดสอบสมมติฐานของเรา เนื่องจากค่า p นี้ไม่น้อยกว่า 0.05

ที่เกี่ยวข้อง: คุณยังสามารถใช้เครื่องคำนวณคะแนน Z ค่า P ออนไลน์เพื่อค้นหาค่า p ได้