Bu makalede , Z.TEST formül söz dizimi ve kullanımı açıklanmaktadır işlevini kullanın.
Z-testinin tek kuyruklu P-değerini verir.
Hipotez olarak belirlenen bir popülasyon ortalaması olan x'de Z.TEST örnek ortalamasının veri kümesindeki (dizisindeki) gözlemlerin ortalamasından daha büyük olma olasılığını, başka bir deyişle, gözlemlenen örnek ortalamasını verir.
Z.TEST'in iki kuyruklu bir olasılık değerini hesaplamak amacıyla bir formülde nasıl kullanılacağını öğrenmek için aşağıdaki Notlar bölümüne bakın.
Söz dizimi
Z.TEST(dizi,x,[sigma])
Z.TEST işlevinin söz diziminde aşağıdaki bağımsız değişkenler bulunur:
-
Dizi Gerekli. X'in test edileceği dizi veya veri aralığıdır.
-
x Gerekli. Sınanacak değerdir.
-
Sigma İsteğe bağlı. Popülasyon (bilinen) standart sapmasıdır. Belirtilmezse, örnekleme standart sapması kullanılır.
Notlar
-
Dizi boşsa, Z.TEST işlevi #YOK hata değerini verir.
-
Sigma atlanmadığında Z.TEST, aşağıdaki gibi hesaplanır:
Z.TEST( dizi,x,sigma ) = 1- Norm.S.Dağ ((Ortalama(dizi)- x) / (sigma/√n),DOĞRU)
veya sigma atlandığında:
Z.TEST(dizi,x) = 1- Norm.S.Dağ((Ortalama(dizi)- x) / (STDSAPMA(dizi)/√n),DOĞRU)
burada x, ORTALAMA(dizi) örnek ortalamasıdır; n, BAĞ_DEĞ_SAY(dizi) değeridir.
-
Z.TEST, temel popülasyon ortalaması µ0 olduğunda, örnek ortalamanın gözlenen ORTALAMA(dizi) değerinden daha büyük olma olasılığını temsil eder. Normal dağılımın simetrisinden, ORTALAMA(dizi) < x ise, Z.TEST 0,5'ten büyük bir değer verir.
-
Aşağıdaki Excel formülü, temel popülasyon ortalaması x olduğunda, örnek ortalamanın ORTALAMA(dizi) formülüne göre x'den (her iki yönde) daha ileride olma olasılığını (iki kuyruklu) hesaplamak için kullanılabilir:
=2 * MİN(Z.TEST(dizi,x,sigma), 1 - Z.TEST(dizi,x,sigma)).
Örnek
Aşağıdaki tabloda yer alan örnek verileri kopyalayın ve yeni bir Excel çalışma sayfasının A1 hücresine yapıştırın. Formüllerin sonuçları göstermesi için, bunları seçip F2 tuşuna basın ve sonra Enter tuşuna basın. Gerekirse, tüm verileri görmek için sütun genişliğini ayarlayabilirsiniz.
|
Veri |
||
|
3 |
||
|
6 |
||
|
7 |
||
|
8 |
||
|
6 |
||
|
5 |
||
|
4 |
||
|
2 |
||
|
1 |
||
|
9 |
||
|
Formül |
Açıklama (Sonuç) |
Sonuç |
|
=Z.TEST(A2:A11,4) |
Yukarıdaki veri kümesinin, hipotez olarak alınan 4 (0,090574) popülasyon ortalamasında, z-testinin tek kuyruklu olasılık değeri |
0,090574 |
|
=2 * MİN(Z.TEST(A2:A11,4), 1 - Z.TEST(A2:A11,4)) |
Yukarıdaki veri kümesinin, hipotez olarak alınan 4 (0,181148) popülasyon ortalamasında, z-testinin çift kuyruklu olasılık değeri |
0,181148 |
|
=Z.TEST(A2:A11,6) |
Yukarıdaki veri kümesinin, hipotez olarak alınan 6 (0,863043) popülasyon ortalamasında, z-testinin tek kuyruklu olasılık değeri |
0,863043 |
|
=2 * MİN(Z.TEST(A2:A11,6), 1 - Z.TEST(A2:A11,6)) |
Yukarıdaki veri kümesinin, hipotez olarak alınan 6 (0,273913) popülasyon ortalamasında, z-testinin çift kuyruklu olasılık değeri |
0,273913 |
