So finden Sie den kritischen Z-Wert in Python

Wann immer Sie einen Hypothesentest durchführen, erhalten Sie als Ergebnis eine Teststatistik. Um festzustellen, ob die Ergebnisse des Hypothesentests statistisch signifikant sind, können Sie die Teststatistik mit einem kritischen Z-Wert vergleichen. Wenn der Absolutwert der Teststatistik größer als der kritische Z-Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.

Um den kritischen Z-Wert in Python zu ermitteln, können Sie die Funktion scipy.stats.norm.ppf() verwenden, die die folgende Syntax verwendet:

scipy.stats.norm.ppf (q)

wo:

• q: Das zu verwendende Signifikanzniveau

Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie der kritische Z-Wert für einen linksseitigen Test, einen rechtsseitigen und einen Test mit zwei Seiten ermittelt wird.

Linksseitiger Test

Angenommen, wir möchten den kritischen Z-Wert für einen linksseitigen Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 ermitteln:

import scipy.stats

#f Z kritischen Wert finden
scipy.stats.norm.ppf(.05)

-1.64485

Der kritische Z-Wert beträgt -1,64485. Wenn also die Teststatistik kleiner als dieser Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.

Rechtsseitiger Test

Angenommen, wir möchten den kritischen Z-Wert für einen rechtsseitigen Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 ermitteln:

import scipy.stats

#f Z kritischen Wert finden
scipy.stats.norm.ppf(1-.05)

1.64485

Der kritische Z-Wert beträgt 1,64485. Wenn also die Teststatistik größer als dieser Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.

Zweiseitiger Test

Angenommen, wir möchten den kritischen Z-Wert für einen zweiseitigen Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 ermitteln:

import scipy.stats

#f Z kritischen Wert finden
scipy.stats.norm.ppf(1-.05/2)

1.95996

Wann immer Sie einen zweiseitigen Test durchführen, gibt es zwei kritische Werte. In diesem Fall betragen die kritischen Z-Werte 1,95996 und -1,95996. Wenn also die Teststatistik kleiner als -1,95996 oder größer als 1,95996 ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.

In der SciPy-Dokumentation finden Sie die genauen Details der Funktion norm.ppf().