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法律研究如何在 Python 中根据 Z 分数查找 P 值？
从 Z 分数获得 p 值是典型的统计过程。Z 分数，有时也称为标准分数，表示值与正态分布均值的标准差数。Z 分数可用于评估特定值出现在正态分布中的概率。
p 值是在原假设为真的情况下，获得至少与观察到的检验统计量一样严重或更严重的检验统计量的概率。由于 Z 分数通常是检验统计量，因此从 Z 分数确定 p 值可以评估观察到的 Z 分数的统计显著性。本文将讨论 P 值、Z 分数以及如何根据 Z 分数在 Python 中计算 P 值。
什么是 P 值？
在统计学中，p 值是在原假设为真的情况下，获得至少与观察到的检验统计量一样严重或更严重的检验统计量的概率。原假设声称实验结果与预测结果之间没有显著差异。
假设检验利用 p 值来帮助确定研究结果是否具有统计学意义。如果 p 值非常小，则表明观察到的数据在原假设为真的情况下发生的可能性很小，因此拒绝原假设。由于观察到的数据很可能是由于偶然发生的，因此不拒绝原假设。
什么是 Z 分数？
Z 分数，有时也称为标准分数，表示值与正态分布均值的标准差数。Z 分数是通过从感兴趣的值中减去分布的均值，然后将结果除以分布的标准差来计算的。
Z 分数是一个有用的指标，因为它允许跨不同正态分布比较值，而无需考虑规模。现在，更容易评估给定数字是否为异常值，或者该值在正态分布中出现的概率。
如何在 Python 中根据 Z 分数查找 P 值？
可以使用 scipy.stats 包中的 norm.sf 函数根据 Z 分数计算 p 值。此函数返回输入 Z 分数大于标准正态随机变量的概率。以下是如何使用此函数根据 Z 分数获取 p 值的示例 -
语法
p_value = norm.sf(abs(2.0)) p_value = norm.cdf(2.0)
示例 1
也可以使用 scipy.stats 包中的 norm.cdf 函数查找 Z 分数的 p 值。此方法返回输入 Z 分数小于或等于标准正态随机变量的概率。
from scipy.stats import norm # Calculate the p-value for a z-score of 2.0 p_value = norm.sf(abs(2.0)) # Print the p-value print(p_value)
输出
0.022750131948179195
示例 2
以下是如何使用此函数获取 p 值的示例。
from scipy.stats import norm # Calculate the p-value for a z-score of 2.0 p_value = norm.cdf(2.0) # Print the p-value print(p_value)
输出
0.9772498680518208
结论
最后，根据 Z 分数计算 p 值是典型的统计操作。p 值是在原假设为真的情况下，获得至少与观察到的检验统计量一样严重或更严重的检验统计量的概率。由于 Z 分数通常是检验统计量，因此从 Z 分数计算 p 值是确定观察到的 Z 分数的统计显著性的一种方法。
根据 Z 分数查找 p 值是确定正态分布的统计显著性的有用方法。它可以帮助研究人员做出关于结果含义的明智决策，并得出关于变量之间关系的结论。
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