Um teste z é um teste da distribuição normal padrão Embora você possa calcular o valor P de um z-score à mão, a fórmula é extremamente complexa. Felizmente, você pode usar um aplicativo de planilha para executar seus cálculos. Etapa 1: insira o Z-Score no seu programa Abra o programa de planilhas e insira o z-score do teste z na célula A1. Por exemplo, suponha que você compare as alturas dos homens com a altura das mulheres em uma amostra de estudantes universitários. Se você fizer o teste subtraindo a altura das mulheres da altura dos homens, você pode ter uma pontuação z de 2,5. Se, por outro lado, você subtrair as alturas dos homens da altura das mulheres, você pode ter uma pontuação z de -2,5. Estes são, para fins analíticos, equivalentes. Etapa 2: Defina o nível de significância Decida se você deseja que o valor de P seja maior que esse z de pontuação ou menor que z -Ponto. Quanto mais altos os valores absolutos desses números, maior a probabilidade de seus resultados serem estatisticamente significativos. Se o seu escore z for negativo, você quase certamente desejará um valor P mais negativo; se for positivo, você quase certamente desejará um valor P mais positivo. Etapa 3: Calcule o valor P Na célula B1, digite = NORM.S.DIST (A1, FALSE) se desejar que o valor p desta pontuação seja menor; enter = NORM.S.DIST (A1, TRUE) se você quiser o p-valor desta pontuação ou maior. Por exemplo, se você subtraiu as alturas das mulheres do homem e obteve z = 2.5, digite = NORM.S.DIST (A1, FALSE); você deve obter 0,0175. Isso significa que, se a altura média de todos os universitários fosse igual à altura média de todas as universitárias, a chance de obter esse z-score alto em uma amostra seria de apenas 0,0175, ou 1,75%. TL; DR (muito longo; não leu) Você também pode calculá-los em R, SAS, SPSS ou em algumas calculadoras científicas.
, uma curva em forma de sino com uma média de 0 e um desvio padrão de 1 Estes testes surgem em muitos procedimentos estatísticos. Um valor P é uma medida da significância estatística de um resultado estatístico. Significância estatística aborda a questão: "Se, em toda a população da qual esta amostra foi retirada, a estimativa do parâmetro fosse 0, qual a probabilidade de resultados tão extremos quanto este ou mais extremo?" Isto é, fornece uma base para determinar se uma observação de uma amostra é meramente o resultado do acaso aleatório (isto é, aceitar a hipótese nula) ou se uma intervenção do estudo produziu de fato um efeito genuíno (isto é, rejeitar a hipótese nula).
