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前测后测的z值如何计算？

教育综合
2022-10-03 12:58:35

z检验的举例

[编辑]Z检验举例
某项教育技术实验，对实验组和控制组的前测和后测的数据分别如下表所示，比较两组前测和后测是否存在差异。
实验组和控制组的前测和后测数据表
前测实验组 n1 = 50 S1a = 14
控制组 n2 = 48 S2a = 16
后测实验组 n1 = 50 S1b = 8
控制组 n2 = 48 S2b = 14
由于n>30，属于大样本，所以采用Z检验。由于这是检验来自两个不同总体的两个样本平均数，看它们各自代表的总体的差异是否显著，所以采用双总体的Z检验方法。
计算前要测Z的值：
∵|Z|=0.658<1.96
∴ 前测两组差异不显著。
再计算后测Z的值:
∵|Z|= 2.16>1.96
∴ 后测两组差异显著。

统计学z值和p值如何求

1、标准正态分布表(Z值表)的计算：

a、标准正态分布表临界值的计算：

NORMSINV(1-α/2) 【双侧】，例如NORMSINV(1-0.05/2)=1.959963985。

NORMSINV(1-α) 【单侧】，例如NORMSINV(1-0.05)=1.644853627。

公式复制、粘贴至Excel的公式编辑栏中就可以直接得到计算结果。记得代入具体的α值，并且在公式前面加英文状态下的等号，否则得不到计算结果。

b、P值的计算：

如果你已经计算好了Z值，可以按以下公式直接计算出P值，也不需要查表：

【双侧】P值=(1-NORMSDIST(Z值))*2，例如(1-NORMSDIST(1.96))*2=0.024997895*2=0.05。

【单侧】P值=1-NORMSDIST(Z值)，例如1-NORMSDIST(1.96)=0.024997895=0.025。

注意事项

如果Z值为负值，你应该取绝对值后再代入以上公式，或者使用NORMSDIST(Z值)代替1-NORMSDIST(Z值)。例如NORMSDIST(-1.96)=0.024997895。

Zα称为标准正态分布的临界值，t(α,n-1)称为t分布(student分布)的临界值，这两个值可以通过查统计学教科书附表而取得，也可以按我回答的“标准正态分布表临界值的计算”项下的公式计算。

我以你p1-p2的例子来说明。你的例子是要比较2个率是否来自同一个总体(也就是2个率p1、p2是否相等)。在这里，原假设H0一般是p1、p2相等，对应的备择假设H1是p1、p2不等，则有

Z=(p1-p2)/sqrt[p1×(1-p1)/n1+p2×(1-p2)/n2]。

sqrt代表开平方，n1、n2分别代表2分样本的样本量。

以上就是计算的方法。

得到Z值后，可以按照我回答的“P值的计算”项下的公式计算P值，当P值＜0.05时(有时是0.01，有时是0.10，依行业习惯而定)拒绝原假设H0，否则就接受H0，这是各种统计软件使用的方法。

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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39782394/article/details/112043263

如何进行显著性分析？

利用SPSS进行统计检验在教育技术研究中，经常需要利用不同的教学媒体或教学资源对不同的对象进行教学改革试验，但教学试验的总体往往都有较大数量，限于人力、物力与时间，通常都采用抽取一定的样本作为研究对象，这样，就存在样本的特征数量能否反映总体特征的问题，也存在着两种不同的样本的数量标志的参数是否存在差异的问题，这就必需对样本量数进行定量分析与推断，在教育统计学中称为“统计检验”。一、统计检验的基本原理统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。如果现要检验实验组和对照组的平均数（μ1和μ2）有没有差异，其步骤为：