双样本 Z 检验计算器是一款专门工具，旨在帮助用户确定两个不同组的平均值差异是否显着或由于随机机会造成。该测试在医学、心理学和市场研究等领域特别有用，在这些领域中，根据数据做出明智的决策至关重要。
两样本 Z 检验计算器的公式
双样本 Z 检验的公式为：
地点：
- z 是 z 分数，表示组平均值之间的标准差数。
- x̄₁ 和 x̄XNUMX 分别是第一个和第二个样本的平均值。
- σ₁ 和 σXNUMX 是第一个和第二个样本的标准差。
- n₁ 和 nXNUMX 是第一个和第二个样本的大小。
要进行两个样本 Z 检验：
- 计算平均值和 标准偏差 对于每个样本。
- 将这些值代入公式以计算 z 分数。
- 将此 z 分数与 z 表中的临界值进行比较，该临界值是根据您所需的显着性级别选择的。
一般术语表
| 按揭年数 | 描述 |
|---|---|
| 均值 (x̄) | 样本值的平均值 |
| 标准偏差 (σ) | 数据变异性的衡量 |
| 样本量 (n) | 样本中的数据点数量 |
| Z 分数 (z) | 数据点与平均值的标准差数 |
| 显着性水平 (α) | 当原假设为真时拒绝原假设的概率 |
两个样本 Z 检验计算器示例
假设我们有两组来自不同教育技术的数据，旨在提高学生的表现。第 1 组 78 名学生的平均分为 10 分，标准差为 30；第 2 组 82 名学生的平均分为 12 分，标准差为 35。使用 0.05 显着性水平，我们将找到 z 分数并将其与临界 z 值进行比较，以得出教学方法的有效性是否存在显着差异的结论。
最常见的常见问题解答
Q2： 如何为我的测试选择正确的显着性水平？
A2： 显着性水平（通常为 0.05）的选择取决于您想要避免 I 类错误（即您错误地拒绝原假设）的严格程度。
Q3： 如果我的样本量差异很大，我该怎么办？
A3： 样本量的巨大差异会影响测试结果 功率。如果大小差异非常显着，请考虑调整数据或使用替代统计方法。