第一，样本量的大小。当样本量超过30时，通常可以使用z检验。这是因为样本越大，样本平均值越接近总体平均值，分布越接近正态分布，此时z检验更为适用。第二，样本数据是否满足正态分布。若样本数据正态分布，无论样本量大小，都可以使用z检验；若样本数据非正态分布，尤其是样本量较小（例如少于30）...
1.什么是z检验(z-test)和t检验(t-test)? 在CFA数量里面我们会涉及到用统计学来估测一个总体的平均值是多少,比如我们想知道CFA持证人的平均收入是怎么样的,那么我们就会做一些抽样调查。 但是,抽样调查未必靠谱,抛开因为操作失误存在的偏差以外,在概率上来说我们依然完全有可能是不小心统计了并不反映事实的一部分...
(三)假设检验的两种检验方法: The Critical Value Approach 和 The P-Value Approach (四)如何选择T检验还是Z检验 知道总体标准差\sigma- 看是否是正态分布 以及看样本量是否大于等于30(判断Z-Test) 知道样本标准差s- 看是否是正态分布 以及看样本量是否大于等于30(判断T-Test) (五)Z-Test例题 A study per...
我们首先需要导入成绩数据,并对数据进行预处理。然后,我们可以使用R语言中的z.test函数来进行z-test的假设检验。以下是具体步骤和代码示例: 数据导入和预处理 # 导入数据class1<-c(80,85,90,75,88)class2<-c(70,78,82,85,79)# 计算平均成绩mean_class1<-mean(class1)mean_class2<-mean(class2)# 查看...
Z检验是一种用于比较样本均值与已知或假设的总体均值的统计假设检验。当总体标准差已知并且样本大小相对较大时(通常大于30)，常用此检验。该检验使用Z分数计算，公式如下：Z = (X - μ) / (σ / √n)其中X为样本均值，μ为总体均值，σ为总体标准差，n为样本大小。Z分数告诉我们样本均值与总体均值相差多少个...
单侧检验:备择假设为“<”称为左侧检验,备择假设为“>”称为右侧检验 拒绝域: 大样本:样本量>=30 小样本:样本量<30 二、一个总体参数的假设检验 1. 大样本均值检验 大样本情况下,样本均值的抽样分布近似服从正态。 检验统计量: 拒绝域: 2. 小样本均值检验 ...
打开【8.XLSX】后，选择【E2】单元格，在编辑栏中输入公式【=Z.TEST(B2:B11,D2)】，按【ENTER】后即可返回Z检验的单尾P值，如下图所示。注意事项 在EXCEL中，运用Z.TEST返回Z检验的单尾P值，可以实现呢。在EXCEL中，运用Z.TEST返回Z检验的单尾P值，通过在编辑栏中输入上述公式，可以实现呢。
业务环境中，我们通常会遇到给定置信度的问题，而不是具体分布，这决定了我们只能得出接受或拒绝原假设的结论。在选择T检验还是Z检验时，需要考虑样本大小、总体标准差是否已知等因素。例如，案例中提到的Z-Test和T-Test，分别根据给定信息和显著性水平，使用两种方法进行假设检验。
p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或...