1分钟教你制作单样本Z检验
对九个小配件进行了测量。您知道,根据历史经验,测量值的分布接近于正态,且 s = 0.2。由于已知 s,并且要检验总体均值是否为 5 并获得均值的 90% 置信区间,因此使用 Z 检验。
数据如下:
值
4.9
5.1
4.6
5.0
5.1
4.7
4.4
4.7
4.6
操作:
1, 6SQ统计--估计和假设检验--单样本Z检验
2,置信水平输入 90% 假设均值 5 总体标准偏差0.2
备择假设选择 不等于 . 图表选择 数据单值图。
3,点击确认输出结果:
解释结果
用于检验总体均值是否等于 5 的检验统计量 Z 为 -3.17。p 值 或在原假设为真时否定原假设的概率为 0.0015。这称为达到的显著水平 、p 值或检验达到的 a。由于 p 值 0.0015 小于通常选择的 a 水平 ,有显著证据表明 m不等于 5,因此否定 H0,支持 m 不等于 5。
通过查看单值图还可以执行 a = 0.1 时的假设检验 。假设值落于总体均值的 90% 置信区间 (4.6792, 4.8985) 之外,因此可以否定原假设。
excel案例数据
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数据如下:
值
4.9
5.1
4.6
5.0
5.1
4.7
4.4
4.7
4.6
操作:
1, 6SQ统计--估计和假设检验--单样本Z检验
2,置信水平输入 90% 假设均值 5 总体标准偏差0.2
备择假设选择 不等于 . 图表选择 数据单值图。
3,点击确认输出结果:
解释结果
用于检验总体均值是否等于 5 的检验统计量 Z 为 -3.17。p 值 或在原假设为真时否定原假设的概率为 0.0015。这称为达到的显著水平 、p 值或检验达到的 a。由于 p 值 0.0015 小于通常选择的 a 水平 ,有显著证据表明 m不等于 5,因此否定 H0,支持 m 不等于 5。
通过查看单值图还可以执行 a = 0.1 时的假设检验 。假设值落于总体均值的 90% 置信区间 (4.6792, 4.8985) 之外,因此可以否定原假设。
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