Z-тест (z-критерий Фишера) — класс методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на нормальном распределении. Обычно применяется для проверки равенства средних значений при известной дисперсии генеральной совокупности или при оценке выборочного среднего стандартизованных значений[англ.]. Z-статистика вычисляется как отношение разницы между случайной величиной и математическим ожиданием к стандартной ошибке этой случайной величины:
где — случайная величина выборочного среднего, — значение математического ожидания, — стандартная ошибка этой величины.
Методика применения
правитьДля применения данного критерия необходимо, чтобы исходные данные имели нормальное распределение и была известна дисперсия генеральной совокупности. Z-тест применяется при проверке нулевой гипотезы о том, что математическое ожидание случайной величины равно некоторому значению : . Исходя из принципа независимости наблюдения, дисперсия выборочного среднего определяется как . Тогда значение z-статистики вычисляется по формуле
где — известная величина стандартного отклонения генеральной совокупности и — объём выборки.
При превышении критического значения (например, < −1.96 или > 1.96 при уровне значимости 5 %), нулевая гипотеза отвергается и величина случайного значения считается статистически значимой.
Литература
править- Hays, W. Statistics. Cengage Learning, 1994.
Это заготовка статьи по статистике. Помогите Википедии, дополнив её. |