Точні відомості про функцію norm.ppf() дивіться в документації SciPy .
Як знайти критичне значення z у python
Кожного разу, коли ви виконуєте перевірку гіпотези, ви отримуєте статистику перевірки. Щоб визначити, чи є результати перевірки гіпотези статистично значущими, ви можете порівняти тестову статистику з критичним значенням Z. Якщо абсолютне значення тестової статистики більше критичного значення Z, то результати тесту є статистично значущими.
Щоб знайти критичне значення Z у Python, ви можете скористатися функцією scipy.stats.norm.ppf() , яка використовує такий синтаксис:
scipy.stats.norm.ppf(q)
золото:
- q: рівень значущості для використання
Наведені нижче приклади ілюструють, як знайти критичне значення Z для лівостороннього тесту, правостороннього тесту та двостороннього тесту.
Ліва перевірка
Припустимо, ми хочемо знайти критичне значення Z для лівого тесту з рівнем значущості 0,05:
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(.05) -1.64485
Критичне значення Z становить -1,64485 . Отже, якщо статистика тесту менша за це значення, результати тесту є статистично значущими.
Правильний тест
Припустімо, ми хочемо знайти критичне значення Z для правого бічного тесту з рівнем значущості 0,05:
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(1-.05) 1.64485
Критичне значення Z становить 1,64485 . Отже, якщо статистика тесту більша за це значення, результати тесту є статистично значущими.
Двосторонній тест
Припустимо, ми хочемо знайти критичне значення Z для двостороннього тесту з рівнем значущості 0,05:
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(1-.05/2) 1.95996
Кожного разу, коли ви виконуєте двобічний тест, буде два критичних значення. У цьому випадку критичні значення Z дорівнюють 1,95996 і -1,95996 . Отже, якщо статистика тесту менша за -1,95996 або більша за 1,95996, результати тесту є статистично значущими.