z检验统计值怎么评判

z检验统计值的评判主要基于以下标准：

1. z值的大小：

绝对值较大：当z值的绝对值较大时，表明样本统计量与总体参数的差距较大，即样本与总体存在显著差异。通常情况下，z值大于2或小于-2时，可以认为样本统计量与总体参数存在显著差异。

绝对值较小：当z值的绝对值较小时，表明样本统计量与总体参数的差距较小，即样本与总体可能不存在显著差异。

2. z值的正负：

正值：z值为正值时，表示样本统计量高于总体参数。

负值：z值为负值时，表示样本统计量低于总体参数。

3. p值：

p值小于显著性水平：在假设检验中，如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，认为样本统计量与总体参数存在显著差异。

p值大于显著性水平：如果p值大于显著性水平，则不能拒绝原假设，认为样本统计量与总体参数不存在显著差异。

4. 置信区间：

在z检验中，如果总体参数的置信区间不包含0，则可以认为样本统计量与总体参数存在显著差异。

以下是一个简化的评判标准：

z值绝对值大于2：拒绝原假设，认为样本统计量与总体参数存在显著差异。

z值绝对值小于2：不能拒绝原假设，认为样本统计量与总体参数不存在显著差异。

这些评判标准仅供参考，实际应用中还需结合具体的研究背景和假设检验的要求。

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