Як знайти значення p з оцінки z у python

Часто в статистиці ми хочемо визначити p-значення , пов’язане з певним z-показником, отриманим у результаті перевірки гіпотези . Якщо це значення p нижче певного рівня значущості, ми можемо відхилити нульову гіпотезу нашої перевірки гіпотези.

Щоб знайти значення p, пов’язане з z-показником у Python, ми можемо використати функцію scipy.stats.norm.sf() , яка використовує такий синтаксис:

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

золото:

• x: бал z

Наведені нижче приклади ілюструють, як знайти значення p, пов’язане з z-показником для лівостороннього тесту, правостороннього тесту та двобічного тесту.

Ліва перевірка

Припустімо, що ми хочемо знайти p-значення, пов’язане з z-показником -0,77 у перевірці лівої гіпотези.

 import scipy.stats

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

0.22064994634264962

P-значення становить 0,2206 . Якщо ми використовуємо рівень значущості α = 0,05, ми не зможемо відхилити нульову гіпотезу нашої перевірки гіпотези, оскільки це значення p не менше 0,05.

Правильний тест

Припустімо, що ми хочемо знайти p-значення, пов’язане з z-показником 1,87 у перевірці крайньої правої гіпотези.

 import scipy.stats

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

0.030741908929465954

P-значення становить 0,0307 . Якщо ми використовуємо рівень значущості α = 0,05, ми б відхилили нульову гіпотезу нашої перевірки гіпотези, оскільки це значення p менше 0,05.

Двосторонній тест

Припустімо, що ми хочемо знайти p-значення, пов’язане з z-показником 1,24 у двобічній перевірці гіпотези.

 import scipy.stats

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

0.21497539414917388

Щоб знайти це двостороннє p-значення, ми просто помножили одностороннє p-значення на два.

P-значення становить 0,2149 . Якщо ми використовуємо рівень значущості α = 0,05, ми не зможемо відхилити нульову гіпотезу нашої перевірки гіпотези, оскільки це значення p не менше 0,05.

Пов’язане: Ви також можете використовувати цей онлайн-калькулятор P-значення Z, щоб знайти значення p.