Z-테스트

Z-테스트(Z-test) 또는 'Z검정'은 귀무 가설하에서 테스트(검정) 통계량의 분포를 정규 분포로 근사할 수 있는 기초적인 추론 통계 검정이다. Z-테스트는 분산 σ²(또는 표준편차)를 이미 알고있는 모집단 분포의 평균과 샘플(표본)과의 두 평균을 테스트한다. 중심 극한 정리(central limit theorem)로 인해 많은 테스트 통계는 일반적으로 큰 샘플에 대해 대략적으로 정규분포를 따르게 된다. 적어도 표본 크기는 T-테스트와 마찬가지로 일정 샘플수(n>=30)를 넘어야한다. 신뢰 구간의 각 유의 수준에 대해 Z-테스트는 단일 임계 값(예측구간 95% 양측에서 1.96의 Z점수)을 가지므로 각 표본에 대해 별도의 다른 임계 값을 갖는 스튜던트 T-테스트(T-테스트)보다 더 유리하다. 크기(다른 샘플 크기의 경우 다른 자유도를 가지므로 임계 값의 값을 결정할 수 있음)에 따라서 표본 크기가 크거나 모집단 분산이 알려진 경우 Z-테스트로 유효한 통계 검정을 편리하게 수행할 수 있다. 모집단 분산(또는 표준편차)을 알 수 없는 경우 따라서 표본 자체에서 이를 추정해야하는 경우에는 그러한 T-테스트를 사용할 수 있다.