Next let us compute the p-value for

Next let us compute the p-value for this two-tailed test. Because the test statistic z is in
the upper tail, we first compute the area under the curve to the right of z  1.66. Using the
standard normal distribution table, the area to the left of z  1.66 is .9515. Thus, the area
in the upper tail of the distribution is 1.0000  .9515  .0485. Because this test is a twotailed test, we must double the tail area: p-value  2(.0485)  .0970. Following the usual
rule to reject H0 if p-value  α, we see that the p-value of .0970 does not allow us to reject
H0
at the .05 level of significance. The sample results do not provide sufficient evidence to
conclude the training centers differ in quality.
In this chapter we will use the p-value approach to hypothesis testing as described in
Chapter 9. However, if you prefer, the test statistic and the critical value rejection rule may
be used. With α  .05 and z
α/2  z.025  1.96, the rejection rule employing the critical value
approach would be reject H0 if z  1.96 or if z 1.96. With z  1.66, we reach the same
do not reject H0 conclusion.
In the preceding example, we demonstrated a two-tailed hypothesis test about the difference between two population means. Lower tail and upper tail tests can also be considered. These tests use the same test statistic as given in equation (10.5). The procedure for
computing the p-value and the rejection rules for these one-tailed tests are the same as those
presented in Chapter 9.

Результаты (русский) 1:

Затем мы вычисляем p значение для этого двухсторонним теста. Поскольку статистика z тестВерхний хвост, мы сначала вычислить площадь под кривой справа от z 1,66. Использованиестандартное нормальное распределение таблицы, область слева z 1,66-.9515. Таким образом площадьв верхней хвост распределения является 1,0000.9515.0485. Поскольку этот тест является twotailed, мы должны удвоить хвост области: p значение 2(.0485).0970. После обычногоправило, отклонить H0 Если α p значение, мы видим, что p значение.0970 не позволяет нам отказаться отH0на.05 уровне значимости. Результаты выборки не дают достаточных доказательствзаключить, учебные центры отличаются по качеству.В этой главе мы будем использовать p значение подход к гипотез, как описано вГлава 9. Однако если вы предпочитаете, тестовая статистика и критическое значение отклонения правила можетиспользоваться. С α.05 и zZ.025 α/2 1,96, правило отказа, используя критическое значениеподход будет отклонить H0, если z 1,96 или если z 1,96. С z 1,66 мы достигнем жене отвергают заключение H0.В предыдущем примере мы продемонстрировали тест двухсторонним гипотезы о разнице между двумя совокупностей. Хвост нижний и верхний хвост тесты можно считать. Эти тесты используют же статистического показателя теста как указано в уравнении (10.5). Процедуравычисления p значение и отклонение правила для этих одно белохвоста тесты являются те жепредставлено в главе 9.

Результаты (русский) 2:

Далее вычислим р-значение для этого двустороннего теста. Поскольку тестовая статистика г находится в
верхнем хвосте, мы сначала вычислить площадь под кривой справа от г? 1.66. Использование
стандартного нормального распределения таблицы, область слева от г? 1.66 является 0,9515. Таким образом, площадь
в верхнем хвосте распределения 1,0000? 0,9515? 0,0485. Поскольку этот тест является twotailed тест, мы должны удвоить шлейфе: P-значение? 2 (0,0485)? 0,0970. Следуя обычному
правилу отклонять H0 если р-значение? α, мы видим , что р-значение .0970 не позволяет отвергнуть
H0
на уровне .05 значимости. Выборочные результаты не дают достаточных оснований для
заключения учебных центров отличаются по качеству.
В этой главе мы будем использовать подход р-значение для проверки гипотез , как описано в
главе 9. Однако, если вы предпочитаете, тест статистика и критическое значение правило отказа может
быть использовано. С альфа? .05 И г
α / 2? z.025? 1,96, правило отказ с использованием критического значения
подход будет отвергнуть Н0 , если г? ? 1,96 или если г 1,96. С г? 1.66, мы достигаем того же
не отвергаем H0 вывод.
В предыдущем примере, мы продемонстрировали два хвостами тест гипотезы о различии между средними двух населения. Нижняя хвост и верхние испытания хвоста также могут быть рассмотрены. Эти тесты используют один и тот же тест - статистики , как показано в уравнении (10.5). Процедура
вычисления значения р и правила об отклонении для этих одностороннего испытаний являются такими же , как
представлены в главе 9.