Z检验

Z检验（Z test）是利用样本均值与总体均值的差异，配合标准误差，对于总体均值的假设检验方法。它适合于样本大小较大（通常大于30）且总体标准差已知的情况下。

Z检验的基本思想是将样本均值与总体均值的差异与标准误差（标准差除以样本大小的平方根）进行比较，从而判断样本均值是来自于总体均值之上、之下还是二者无显著差异。

以下是Z检验的伪代码片段，供程序员参考：

import math

def z_test(sample_mean, population_mean, population_stddev, sample_size):
    """Z检验"""
    z_score = (sample_mean - population_mean)/(population_stddev/math.sqrt(sample_size))
    if z_score > 1.96 or z_score < -1.96:
        return "拒绝原假设"
    else:
        return "接受原假设"

上述伪代码片段定义了一个名为z_test的函数，接受四个参数。它们分别为：

• sample_mean：样本均值
• population_mean：总体均值
• population_stddev：总体标准差
• sample_size：样本大小

函数首先计算z分数（即标准化后的样本均值与总体均值的差距），然后将z分数与1.96进行比较，判断是否拒绝原假设。

需要注意的是，这里的1.96是临界值，它代表了置信水平为95%时，z分数所能达到的临界值。如果z分数大于1.96或小于-1.96，则可以拒绝原假设，即样本来自于总体均值之上或之下；反之，如果z分数在-1.96与1.96之间，则说明样本均值与总体均值无显著差异，可以接受原假设。

Z检验是应用广泛的假设检验方法之一，它能够有效地判断样本与总体之间的差异，同时也可以为数据分析提供有力的支持。