Cách sử dụng hàm Z.TEST trong Excel

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu Cách sử dụng hàm Z.TEST trong Excel.

Kiểm tra giả thuyết là gì và cách sử dụng Z -Test để kiểm tra giả thuyết? Trong thống kê, kiểm định Giả thuyết được sử dụng để tìm ước tính giá trị trung bình cho tập dữ liệu dân số bằng cách sử dụng hàm phân phối khác nhau dựa trên một phần của tập dữ liệu dân số có tên là tập dữ liệu mẫu. Giả thuyết thống kê, đôi khi được gọi là phân tích dữ liệu xác nhận, là một giả thuyết có thể kiểm tra được trên cơ sở quan sát một quá trình được mô hình hóa thông qua một tập hợp các biến ngẫu nhiên. Có hai loại giả thuyết. Một là giả thuyết vô hiệu là tuyên bố đã được khẳng định và giả thuyết khác là giả thuyết thay thế đối lập với giả thuyết không. Ví dụ: nếu chúng ta nói giới hạn tối đa dẫn đến một gói maggi không được vượt quá 225 ppm (phần triệu) và ai đó tuyên bố rằng có nhiều hơn giới hạn cố định so với giả thuyết rỗng (được ký hiệu là U ~ 0 ~) và giả thuyết thay thế (được ký hiệu là bởi U ~ a ~)

U ~ 0 ~ = hàm lượng chì trong gói maggi lớn hơn hoặc bằng 225ppm. U ~ a ~ = hàm lượng chì trong gói maggi nhỏ hơn 225 ppm.

Vì vậy, giả thuyết trên là một ví dụ về kiểm định bên phải vì tình huống cơ bản nằm ở phía bên phải của đường cong phân phối.

Nếu tình huống cơ bản nằm ở phía bên trái thì nó sẽ được gọi là bài kiểm tra bên trái. Hãy lấy thêm một ví dụ minh họa bài kiểm tra một phía. Ví dụ, nếu selina cho biết trung bình cô ấy có thể chống đẩy 60 lần. Bây giờ bạn có thể nghi ngờ tuyên bố đó và cố gắng giả thuyết tình huống trong thuật ngữ thống kê sau đó, giả thuyết rỗng và giả thuyết thay thế được nêu bên dưới U ~ 0 ~ = selina có thể thực hiện 60 lần đẩy U ~ a ~ = selina không thể thực hiện 60 lần đẩy Đây là một trong hai -kết thúc kiểm tra trong đó tình huống cơ bản nằm ở cả hai bên của tuyên bố được yêu cầu. Các bài kiểm tra theo đuôi này ảnh hưởng đến kết quả của thống kê. Vì vậy, hãy chọn giả thuyết rỗng và giả thuyết thay thế một cách cẩn thận.

Kiểm định Z – Kiểm định Z là bất kỳ kiểm định thống kê nào mà phân phối của thống kê kiểm định theo giả thuyết rỗng có thể được xấp xỉ bằng phân phối chuẩn. Kiểm tra Z kiểm tra giá trị trung bình của một phân phối mà chúng ta đã biết phương sai tổng thể. Do định lý giới hạn trung tâm, nhiều thống kê thử nghiệm được phân phối gần đúng chuẩn cho các mẫu lớn. Thống kê thử nghiệm được giả định là có phân phối chuẩn, chẳng hạn như độ lệch chuẩn phải được biết để thực hiện phép thử z chính xác. Ví dụ, một nhà đầu tư muốn kiểm tra xem liệu lợi nhuận trung bình hàng ngày của một cổ phiếu có lớn hơn 1% hay không có thể được đánh giá bằng cách sử dụng Z test. Thống kê Z hoặc Z-score * là một số thể hiện có bao nhiêu độ lệch chuẩn trên hoặc dưới tổng thể trung bình mà điểm thu được từ kiểm tra Z là bao nhiêu. Về mặt toán học, đầu tiên chúng ta quyết định giả thuyết rỗng và tính điểm Z cho phân phối bằng công thức.

Ở đây X (với một thanh) là giá trị trung bình của mảng mẫu U ~ 0 ~ là giá trị trung bình của tổng thể ước tính s là độ lệch chuẩn trong đó s bằng std / (n) ^ 1/2 ^ (với n là cỡ mẫu) .

Như đã nêu ở trên Z – kiểm tra tuân theo phân phối chuẩn chuẩn. Vì vậy, về mặt toán học trong Excel, nó tuân theo công thức sau.

Z.TEST (array, x, sigma) = 1- Norm.S.Dist ((Average (array) – x) / (sigma / (n) ^ 1/2 ^), TRUE)

hoặc khi sigma bị bỏ qua:

Z.TEST (mảng, x) = 1- Norm.S.Dist ((Trung bình (mảng) – x) / (STDEV (mảng) / (n) ^ 1/2 ^), TRUE)

trong đó x là AVERAGE trung bình mẫu (mảng) và n là COUNT (mảng).

Hãy cùng tìm hiểu cách thực hiện kiểm tra Z bằng cách sử dụng hàm Z.TEST để tính toán mối quan hệ giữa hai tập dữ liệu đã cho (thực tế và quan sát).