Z-테스트 (Z-test) 또는 'Z검정'은 귀무 假說 下에서 테스트(검정) 統計量의 分布를 正規 分布로 近似할 수 있는 기초적인 推論 統計 검정이다. Z-테스트는 分散 σ ² (또는 標準偏差)를 이미 알고있는 母集團 分布의 平均과 샘플(標本)과의 두 平均을 테스트한다. 中心 極限 整理 (central limit theorem)로 인해 많은 테스트 統計는 一般的으로 큰 샘플에 對해 大略的으로 正規分布를 따르게 된다. 적어도 標本 크기는 T-테스트와 마찬가지로 日程 샘플數(n>=30)를 넘어야한다. 信賴 區間의 各 類의 水準에 對해 Z-테스트는 單一 臨界 값( 豫測區間 95% 兩側에서 1.96의 Z點數 )을 가지므로 各 標本에 對해 別途의 다른 臨界 값을 갖는 스튜던트 T-테스트 (T-테스트)보다 더 有利하다. 크기(다른 샘플 크기의 境遇 다른 自由도 를 가지므로 臨界 값의 값을 決定할 수 있음)에 따라서 標本 크기가 크거나 母集團 分散이 알려진 境遇 Z-테스트로 有效한 統計 檢定을 便利하게 遂行할 수 있다. 母集團 分散(또는 標準偏差)을 알 수 없는 境遇 따라서 標本 自體에서 이를 推定해야하는 境遇에는 그러한 T-테스트를 使用할 수 있다.

Z값 [ 編輯 ]

${\displaystyle Z={{{\overline {X}}-\mu } \over {SE}}}$

${\displaystyle {\overline {X}}}$ 標本平均 , ${\displaystyle \mu }$는 某 平均 , SE는 標準誤差

${\displaystyle SE={\sigma }_{\bar {x}}\ ={\frac {\sigma }{\sqrt {n}}}}$

σ는 母集團 標準偏差 (standard deviation), n은 母集團 의 크기

같이 보기 [ 編輯 ]

• F테스트
• Z 分布
• Z 테이블

各州 [ 編輯 ]

• (行動科學을 위한 硏究方法論 11板 ,Paul Cozby , Scott Bates 지음 | 김초복 옮김 | 朴學士 | 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
• (行動科學 硏究를 위한 基礎統計學 : SPSS 24.0과 R을 活用하여, 최윤영, 조경철, 出版社 : 新正 2019 ISBN : 9788959124800) http://book.interpark.com/product/BookDisplay.do?_method=detail&sc.shopNo=0000400000&sc.saNo=001&sc.prdNo=301799331
• (우리말샘) 티검정 等