Formula untuk Mengira Ujian Z dalam Statistik
Z = (x - μ) / ơUji Z dalam statistik merujuk kepada ujian hipotesis yang digunakan untuk menentukan sama ada kedua-dua sampel yang dikira adalah berbeza, sekiranya terdapat sisihan piawai dan sampelnya besar.

di mana x = sebarang nilai dari populasi
- μ = min populasi
- ơ = sisihan piawai penduduk
Dalam kes sampel, formula untuk nilai statistik ujian-z dikira dengan menolak min sampel dari nilai-x. Kemudian hasilnya dibahagikan dengan sisihan piawai sampel. Secara matematik, ia dilambangkan sebagai,
Z = (x - x_mean ) / sdi mana
- x = sebarang nilai dari sampel
- x_mean = min sampel
- s = sisihan piawai sampel
Pengiraan Ujian Z (Langkah demi Langkah)
Rumus untuk statistik ujian-z bagi populasi diperoleh dengan menggunakan langkah-langkah berikut:
- Langkah 1: Pertama, hitung rata-rata populasi dan sisihan piawai penduduk berdasarkan pemerhatian yang ditangkap dalam min populasi, dan setiap pemerhatian dilambangkan dengan x i . Jumlah pemerhatian dalam populasi dilambangkan oleh N.
Penduduk bermaksud,

Sisihan piawai penduduk,

- Langkah 2: Akhirnya, statistik ujian-z dihitung dengan mengurangkan min populasi dari pemboleh ubah, dan kemudian hasilnya dibahagikan dengan sisihan piawai penduduk, seperti yang ditunjukkan di bawah.
Z = (x - μ) / ơ
Rumus untuk statistik ujian-z untuk sampel diperoleh dengan menggunakan langkah-langkah berikut:
- Langkah 1: Pertama, hitung min sampel dan sisihan piawai sampel sama seperti di atas. Di sini, jumlah pemerhatian dalam sampel dilambangkan dengan n sehingga n <N.
Maksud sampel,

Contoh sisihan piawai,

- Langkah 2: Akhirnya, statistik ujian-z dikira dengan menolak min sampel dari nilai-x, dan kemudian hasilnya dibahagikan dengan sisihan piawai sampel, seperti yang ditunjukkan di bawah.
Z = (x - x_mean ) / s
Contoh
Contoh # 1
Mari kita anggap populasi pelajar di sekolah yang muncul untuk ujian kelas. Skor min dalam ujian adalah 75, dan sisihan piawai adalah 15. Tentukan skor ujian-z David, yang mendapat skor 90 dalam ujian.
Diberikan,
- Purata populasi, μ = 75
- Sisihan piawai penduduk, ơ = 15

Oleh itu, statistik ujian-z dapat dikira sebagai,

Z = (90 - 75) / 15
Statistik Ujian Z akan menjadi -

- Z = 1
Oleh itu, skor ujian David adalah satu sisihan piawai di atas skor min populasi, iaitu, mengikut jadual skor-z, 84.13% pelajar kurang mendapat skor daripada David.
Contoh # 2
Mari kita ambil contoh 30 pelajar yang dipilih sebagai sebahagian daripada pasukan sampel yang akan ditinjau untuk melihat berapa banyak pensel yang digunakan dalam seminggu. Tentukan skor ujian-z bagi pelajar ketiga berdasarkan jawapan yang diberikan: 3, 2, 5, 6, 4, 7, 4, 3, 3, 8, 3, 1, 3, 6, 5, 2, 4, 3, 6, 4, 5, 2, 2, 4, 4, 2, 8, 3, 6, 7.
Diberikan,
- x = 5, sejak 3 rd Sambutan pelajar, adalah 5
- Saiz sampel, n = 30
Purata sampel, = (3 + 2 + 5 + 6 + 4 + 7 + 4 + 3 + 3 + 8 + 3 + 1 + 3 + 6 + 5 + 2 + 4 + 3 + 6 + 4 + 5 + 2 + 2 + 4 + 4 + 2 + 8 + 3 + 6 + 7) / 30
Purata = 4.17
Sekarang, sisihan piawai sampel dapat dikira dengan menggunakan formula di atas.
ơ = 1.90
Oleh itu, skor ujian-z bagi pelajar ketiga dapat dikira sebagai,
Z = (x - x) / s
- Z = (5 -17) / 1.90
- Z = 0.44
Oleh itu, 3 rd penggunaan pelajar adalah 0.44 kali sisihan piawai di atas penggunaan min iaitu sampel seperti dalam jadual skor z, 67% pelajar menggunakan kurang pensel daripada 3 rd pelajar.
Contoh # 3
Mari kita ambil contoh 30 pelajar yang dipilih sebagai sebahagian daripada pasukan sampel yang akan ditinjau untuk melihat berapa banyak pensel yang digunakan dalam seminggu. Tentukan skor ujian-z bagi pelajar ketiga berdasarkan jawapan yang diberikan: 3, 2, 5, 6, 4, 7, 4, 3, 3, 8, 3, 1, 3, 6, 5, 2, 4, 3, 6, 4, 5, 2, 2, 4, 4, 2, 8, 3, 6, 7.
Di bawah ini diberikan data untuk pengiraan Statistik Ujian Z.


Anda boleh merujuk pada lembaran excel yang diberikan di bawah untuk pengiraan terperinci Statistik Ujian Z
Perkaitan dan Kegunaan
Adalah mustahak untuk memahami konsep statistik ujian-z kerana ia biasanya digunakan setiap kali diperdebatkan sama ada statistik ujian mengikuti atau tidak pengedaran normal di bawah hipotesis nol yang berkenaan. Walau bagaimanapun, perlu diingat bahawa ujian-z hanya digunakan apabila ukuran sampel lebih besar daripada 30; jika tidak, ujian-t digunakan.