Cómo encontrar el valor crítico Z en Python

Siempre que realice una prueba de hipótesis, obtendrá una estadística de prueba como resultado. Para determinar si los resultados de la prueba de hipótesis son estadísticamente significativas, se puede comparar la estadística de prueba a un valor crítico Z . Si el valor absoluto del estadístico de prueba es mayor que el valor crítico Z, entonces los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

Para encontrar el valor crítico de Z en Python, puede usar la función scipy.stats.norm.ppf () , que usa la siguiente sintaxis:

scipy.stats.norm.ppf (q)

dónde:

  • q: el nivel de significancia a utilizar

Los siguientes ejemplos ilustran cómo encontrar el valor crítico de Z para una prueba de cola izquierda, una prueba de cola derecha y una prueba de dos colas.

Prueba de cola izquierda

Suponga que queremos encontrar el valor crítico de Z para una prueba de cola izquierda con un nivel de significancia de .05:

importar scipy.stats

#encuentre el valor crítico de Z
scipy.stats.norm.ppf (.05)

-1,64485

El valor crítico de Z es -1,64485 . Por lo tanto, si la estadística de la prueba es menor que este valor, los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

Prueba de cola derecha

Suponga que queremos encontrar el valor crítico de Z para una prueba de cola derecha con un nivel de significancia de .05:

importar scipy.stats

#encuentre el valor crítico de Z
scipy.stats.norm.ppf (1-.05)

1,64485

El valor crítico de Z es 1,64485 . Por lo tanto, si la estadística de la prueba es mayor que este valor, los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

Prueba de dos colas

Suponga que queremos encontrar el valor crítico de Z para una prueba de dos colas con un nivel de significancia de .05:

importar scipy.stats

#encuentre el valor crítico de Z
scipy.stats.norm.ppf (1-.05 / 2)

1.95996

Siempre que realice una prueba de dos colas, habrá dos valores críticos. En este caso, los valores críticos de Z son 1.95996 y -1.95996 . Por lo tanto, si el estadístico de la prueba es menor que -1.95996 o mayor que 1.95996, los resultados de la prueba son estadísticamente significativos.

Consulte la documentación de SciPy para obtener los detalles exactos de la función norm.ppf ().

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

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