# Калькулятор Z-теста Выполняет одновыборочные Z-тесты среднего с известным стандартным отклонением популяции или одной доли > Каноническая страница: https://elysiatools.com/ru/tools/z-test-calculator - **Категория:** Math & Numbers - **Ключевые слова:** z-тест, нормальный тест, среднее, доля, p-значение ## Обзор Калькулятор Z-теста — это статистический инструмент для проверки гипотез, который позволяет выполнять одновыборочные Z-тесты для среднего значения или доли. С его помощью вы можете быстро рассчитать Z-статистику и p-значение, чтобы определить, статистически значимо ли отличие вашей выборки от известной популяции. Инструмент поддерживает двусторонние и односторонние тесты, а также позволяет настраивать уровень значимости (альфа) для точной интерпретации результатов. ## Входные данные - **Тип теста** (select) - **Выборочное среднее** (number) - **Гипотетическое среднее** (number) - **Стандартное отклонение популяции** (number) - **Размер выборки** (number) - **Число успехов** (number) - **Число испытаний** (number) - **Гипотетическая доля** (number) - **Альтернативная гипотеза** (select) - **Альфа** (number) - **Знаков после запятой** (number) ## Когда использовать - Когда вам нужно сравнить среднее значение выборки с известным средним значением популяции при известном стандартном отклонении. - Когда требуется проверить гипотезу о доле признака в генеральной совокупности на основе выборочных данных (например, конверсии). - Когда размер выборки достаточно велик, что позволяет использовать нормальное распределение для статистической оценки. ## Как это работает - Выберите тип теста: для среднего значения (Mean) или для доли (Proportion). - Введите параметры выборки и гипотетические значения, такие как выборочное среднее, размер выборки и стандартное отклонение популяции. - Укажите альтернативную гипотезу (двусторонняя, больше или меньше) и задайте уровень значимости (альфа). - Получите мгновенный результат в формате JSON, содержащий Z-статистику, p-значение и логический вывод об отклонении нулевой гипотезы. ## Сценарии использования - Оценка эффективности производства: проверка того, соответствует ли средний вес или размер выпускаемой продукции заявленному стандарту. - Маркетинговые исследования: анализ того, превышает ли доля пользователей, совершивших целевое действие, исторический средний показатель. - Контроль качества: определение статистической значимости отклонений в параметрах деталей при известной дисперсии оборудования. ## Частые вопросы ### В чем разница между Z-тестом и T-тестом? Z-тест используется, когда стандартное отклонение популяции известно. T-тест применяется при неизвестном стандартном отклонении популяции и обычно используется для малых выборок. ### Что означает p-значение (p-value)? P-значение показывает вероятность получить такие же или более экстремальные результаты при условии, что нулевая гипотеза верна. Если оно меньше заданного уровня альфа, нулевая гипотеза отклоняется. ### Какие типы альтернативных гипотез поддерживаются? Калькулятор поддерживает двусторонние (не равно), правосторонние (больше) и левосторонние (меньше) альтернативные гипотезы. ### Как интерпретировать поле rejectNull в результатах? Если rejectNull равно true, это означает, что результат статистически значим на выбранном уровне альфа, и нулевую гипотезу следует отклонить. ### Можно ли использовать этот калькулятор для A/B тестирования? Да, вариант теста для доли (Proportion) отлично подходит для оценки результатов простых тестов, например, для сравнения текущей конверсии с историческим базовым показателем. ## Связанные инструменты - [Калькулятор средних значений](https://elysiatools.com/ru/tools/average-calculator): Сравнивает арифметическое, геометрическое и гармоническое среднее для одного набора чисел - [Калькулятор доверительных интервалов](https://elysiatools.com/ru/tools/confidence-interval-calculator): Вычисляет доверительные интервалы для среднего выборки или доли на основе исходных данных или сводной статистики - [Калькулятор LMTD теплообменника (среднелогарифмический температурный напор)](https://elysiatools.com/ru/tools/heat-exchanger-lmtd): Вычисляет LMTD (среднелогарифмический температурный напор) теплообменника: прямоток ΔT₁=T_h,in-T_c,in, ΔT₂=T_h,out-T_c,out; противоток ΔT₁=T_h,in-T_c,out, ΔT₂=T_h,out-T_c,in. LMTD=(ΔT₁-ΔT₂)/ln(ΔT₁/ΔT₂); при ΔT₁=ΔT₂ берётся ΔT₁; если какой-либо ΔT ≤ 0 — это температурный crossover (физически невозможно), выдаётся ошибка. При указании общего коэффициента U (Вт/(м²·К)) и площади A (м²) тепловой поток Q=U·A·LMTD (Вт). Температуры используются только как разности: Δ°C=ΔK, разность °F×5/9=ΔK; LMTD приводится в К. - [Калькулятор нормального распределения](https://elysiatools.com/ru/tools/normal-distribution-calculator): Вычисляет z-оценки, накопленную вероятность, хвостовую вероятность и вероятность интервала для нормального распределения - [Калькулятор размера выборки](https://elysiatools.com/ru/tools/sample-size-calculator): Оценивает необходимый размер выборки для долей или средних с учетом уровня доверия, предела ошибки и необязательной поправки на конечную популяцию - [Калькулятор статистической мощности](https://elysiatools.com/ru/tools/statistical-power-calculator): Оценивает статистическую мощность одновыборочных тестов среднего или доли по размеру выборки, альфа и ожидаемому эффекту - [Статистический Калькулятор](https://elysiatools.com/ru/tools/statistics-calculator): Вычисляет статистические показатели для числовых наборов данных, включая среднее, медиану, моду, стандартное отклонение и др. - [Построитель нормального распределения](https://elysiatools.com/ru/tools/normal-distribution-plotter): Рисует кривую нормального распределения в SVG с отметками z, затенением интервала/хвоста и σ-полосами 68/95/99.7. ## Примеры - [Примеры Обработки Изображений Android Java](https://elysiatools.com/ru/samples/android-image-processing-java): Примеры обработки изображений Android Java включая чтение/сохранение, масштабирование и преобразование формата - [Примеры Обработки Изображений Android Kotlin](https://elysiatools.com/ru/samples/android-image-processing-kotlin): Примеры обработки изображений Android Kotlin включая чтение/сохранение, масштабирование и преобразование формата - [Примеры Обработки Изображений Web Python](https://elysiatools.com/ru/samples/web-image-processing-python): Примеры обработки изображений Web Python используя PIL/Pillow включая чтение, сохранение, изменение размера и преобразование формата - [Примеры Обработки Изображений Web Rust](https://elysiatools.com/ru/samples/web-image-processing-rust): Примеры обработки изображений Web Rust включая чтение/запись, масштабирование и преобразование форматов ## Связанные материалы - [Дизайн A/B-эксперимента, размер выборки и статистическая мощность](https://elysiatools.com/ru/hubs/ab-testing-experiment-design-and-statistical-power): Спланируйте A/B-эксперимент, оцените объём данных, выберите подходящий тест и проверьте эффект с учётом неопределённости.