Una prueba z es una prueba de la distribución normal estándar Aunque puede calcular el valor P de un puntaje z a mano, la fórmula es extremadamente compleja. Afortunadamente, puede utilizar una aplicación de hoja de cálculo para realizar sus cálculos en su lugar. Paso 1: Ingrese el Z-Score en su programa Abra el programa de hoja de cálculo e ingrese el z-score del z-test en la celda A1. Por ejemplo, supongamos que compara las alturas de los hombres con la altura de las mujeres en una muestra de estudiantes universitarios. Si haces la prueba al restar las alturas de las mujeres de las alturas de los hombres, es posible que tengas un puntaje Z de 2.5. Si, por otro lado, restas las alturas de los hombres de las alturas de las mujeres, podrías tener un puntaje z de -2.5. Estos son, para fines analíticos, equivalentes. Paso 2: Establezca el nivel de importancia Decida si desea que el valor P sea más alto que este puntaje z o menor que este z -Puntuación. Cuanto más altos sean los valores absolutos de estos números, más probable es que los resultados sean estadísticamente significativos. Si su puntaje z es negativo, es casi seguro que desea un valor P más negativo, si es positivo, es casi seguro que desea un valor P más positivo. Paso 3: calcule el valor P En la celda B1, ingrese = DISTR.NORM.SIST (A1, FALSO) si quiere el valor p de este puntaje o menos; enter = NORM.S.DIST (A1, TRUE) si quiere el valor p de este puntaje o más. Por ejemplo, si resta las alturas de las mujeres de las de los hombres y obtiene z = 2.5, ingrese = NORM.S.DIST (A1, FALSE); deberías obtener 0.0175. Esto significa que si la estatura promedio de todos los hombres universitarios fuera la misma que la altura promedio de todas las mujeres universitarias, la posibilidad de obtener este alto puntaje z en una muestra es solo de 0.0175, o 1.75 por ciento. TL; DR (Demasiado largo; No leído) También puede calcularlos en R, SAS, SPSS o en algunas calculadoras científicas.
, una curva en forma de campana con una media de 0 y una desviación estándar de 1. Estas pruebas surgen en muchos procedimientos estadísticos. Un valor P es una medida de la significación estadística de un resultado estadístico. La significación estadística aborda la pregunta: "Si, en toda la población a partir de la cual se extrajo esta muestra, la estimación del parámetro fue 0, ¿qué tan probable son los resultados tan extremos como este o más extremos?" Es decir, proporciona una base para determinar si una observación de una muestra es simplemente el resultado de una casualidad aleatoria (es decir, para aceptar la hipótesis nula) o si una intervención del estudio de hecho ha producido un efecto genuino (es decir, para rechazar la hipótesis nula).
