Z-테스트 문서 원본 보기

{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Null-hypothesis-region-eng.png|섬네일|]]
'''Z-테스트'''(Z-test) 또는 '''Z 검정'''은 [[귀무 가설]] 하에서 [[검정통계량]]의 [[확률 분포]]를 [[정규 분포]]로 근사할 수 있는 [[가설 검정|통계적 가설 검정]]이다.

Z-검정은 분포의 평균값을 검정한다. [[신뢰 구간]]에서의 각 [[유의 수준]]에 따라 Z-검정은 하나의 임계값([[Z점수]], 가령 양쪽 0.05일 경우 ±1.96)을 가지므로, 표본 크기에 의해 달라지는 [[자유도 (통계학)|자유도]]에 의해 임계값이 제각기 다른 [[t-검정|스튜던트의 t-검정]]보다 편리하다. Z-검정과 t-검정은 모두 데이터 집합의 유의성을 결정할 수 있다는 공통점이 있다. 그러나 실제로 모집단의 편차를 결정하기는 어렵기 때문에, Z-검정은 현실에서 많이 이용되지는 않는다.

== 적용가능성 ==
[[중심 극한 정리]]에 따라, 많은 통계량은 표본 크기가 클 때 정규 분포를 보인다. 그렇기 때문에 많은 통계검정은 표본 크기가 충분하거나 모집단의 [[분산]]을 알고 있을 때 Z-검정을 통해 수행할 수 있다. 그러나 모집단의 분산을 알지 못하여 표본으로부터 추정해야 하고, 표본의 크기가 크지 않다면 (n < 30) 스튜던트 t-검정이 더 적절할 수 있다.

== Z값 ==
:<math>Z= {{\overline{X}-\mu}\over{SE}}</math>
:<math>\overline{X}</math> [[표본평균]],<math>\mu</math>는 [[모 평균]], SE는 [[표준오차]]
<math>SE = {\sigma}_\bar{x}\ = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}</math>
:σ는 모집단 [[표준편차]](standard deviation), n은 [[모집단]]의 크기

== 같이 보기 ==
* [[F테스트]]
* [[Z 분포]]
* [[Z 테이블]]

== 각주 ==
{{각주}}
* (행동과학을 위한 연구방법론 11판 ,Paul Cozby , Scott Bates 지음 | 김초복 옮김 | 박학사 | 2015) http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?mallGb=KOR&ejkGb=KOR&barcode=9788998521400
* (Methods in Behavioral Research, Paul Cozby, Scott Bates,McGraw-Hill Education, 2018 ISBN	1260084205, 9781260084207)https://books.google.co.kr/books?id=kp57tAEACAAJ&dq=Methods+in+Behavioral+Research++Cozby+,McGraw-Hill+Education&hl=ko&sa=X&ved=2ahUKEwj15bK8rJ3wAhVCFogKHaIRBQwQ6AEwAXoECAAQAg
* (행동과학 연구를 위한 기초통계학 : [[SPSS]] 24.0과 R을 활용하여, 최윤영, 조경철, 출판사 : 신정 2019 ISBN : 9788959124800)http://book.interpark.com/product/BookDisplay.do?_method=detail&sc.shopNo=0000400000&sc.saNo=001&sc.prdNo=301799331
* (우리말샘) 티검정 등

{{통계학}}

[[분류:통계학]]
[[분류:정규 분포]]