Z-score, P-value və T-test: Data Analitiklərin bilməli olduğu statistik alətlər

Z-score, P-value və T-test: Data Analitiklərin Bilməli Olduğu Statistik Alətlər

Məlumat analitikası sahəsində statistik alətlər məlumatların düzgün təhlili və nəticələrin doğru qiymətləndirilməsi üçün əsas rol oynayır. Z-score, P-value və T-test, bu sahədə ən çox istifadə olunan statistik alətlərdən bəziləridir. Bu alətlər, verilənlərin təhlilində bizə kömək edərək, müxtəlif hipotezləri sınamağa, anomaliyaları aşkar etməyə və nəticələrin etibarlılığını qiymətləndirməyə imkan verir. Bu məqalədə, Z-score, P-value və T-test-in nə olduğunu və data analitikləri üçün niyə vacib olduğunu sadə şəkildə izah edəcəyik.

1. Z-score Nədir?

Z-score, statistik bir göstəricidir və verilən bir məlumatın normal paylanmadakı ortalama dəyərdən nə qədər uzaq olduğunu ölçür. Başqa sözlə, Z-score verilən məlumatın “neçə standart sapma” uzaqlığında olduğunu göstərir. Z-score hesablanarkən, məlumatın orta qiyməti çıxılır və nəticə standart sapmaya bölünür.

Z-score qiyməti aşağıdakı şəkildə hesablana bilər:

Z=X−μσZ = \frac{X – \mu}{\sigma}Z=σX−μ

Burada:

• $X$ – verilən məlumatın dəyəri,
• $\mu$ – məlumatın ortalama dəyəri,
• $\sigma$ – standart sapmadır.

Z-score istifadə edərək, verilənlərin anomaliyalarını müəyyənləşdirmək mümkündür. Məsələn, Z-score çox yüksək və ya çox aşağı olan dəyərlər, verilənlərdə anomaliyanın və ya səhv məlumatın olduğunu göstərə bilər. Z-score, xüsusilə çox böyük verilənlər dəstlərində, məlumatların normadan nə qədər uzaq olduğunu ölçməkdə və təhlil etməkdə faydalıdır.

2. P-value Nədir?

P-value (probability value – ehtimallıq dəyəri), statistik testlərdə istifadə edilən bir göstəricidir və verilən bir hipotezin nə dərəcədə doğru olduğunu qiymətləndirməyə kömək edir. P-value, verilən məlumatın, sıfır hipotezi (null hypothesis) ilə uyğun olub olmadığını göstərən bir ölçüdür.

P-value-nin əsas məqsədi, hipotezin qəbul edilməsi və ya rədd edilməsi ilə bağlı qərar verməyə kömək etməkdir. P-value-nin kiçik olması, sıfır hipotezinin rədd edilməsini təklif edir. Ümumiyyətlə, P-value 0.05-dən kiçik olduqda sıfır hipotezi rədd edilir və bu, nəticənin statistik olaraq əhəmiyyətli olduğunu göstərir. Əgər P-value böyükdürsə, sıfır hipotezi qəbul edilir və nəticə əhəmiyyətli sayılmır.

P-value, verilənlərdəki təsadüfi dəyişkənlik və gözlənilən nəticələr arasında nə qədər fərq olduğunu qiymətləndirməkdə istifadə olunur. Bu, data analitiklərinə müxtəlif ssenariləri müqayisə etmək və nəticələrin təsadüfi olub-olmaması haqqında fikir sahibi olmağa kömək edir.

3. T-test Nədir?

T-test, iki və ya daha çox qrup arasındakı ortalamaların fərqini müqayisə etmək üçün istifadə edilən bir statistik testdir. Bu test, iki qrup arasında əhəmiyyətli bir fərq olub olmadığını tapmağa imkan verir. T-test-in əsas məqsədi, verilən məlumatların ortalamaları arasında statistika baxımından əhəmiyyətli fərq olub-olmaması barədə qərar verməkdir.

T-test, əsasən üç növü ilə istifadə edilir:

• Bir nümunəli t-test (One-sample t-test): Bir qrupun ortalamasını müəyyən bir dəyər ilə müqayisə edir.
• İki nümunəli t-test (Two-sample t-test): İki fərqli qrupun ortalamalarını müqayisə edir.
• Cütlü t-test (Paired t-test): Eyni qrupun iki fərqli vəziyyətini müqayisə edir (məsələn, əvvəl və sonra).

T-test-də P-value-nin əhəmiyyəti böyükdür. Kiçik P-value (məsələn, 0.05-dən kiçik) qruplar arasında əhəmiyyətli bir fərq olduğunu göstərir və sıfır hipotezini rədd etməyə səbəb olur. Bu halda, iki qrup arasında statistik olaraq əhəmiyyətli bir fərq olduğu nəticəsinə gəlirik.

4. Z-score, P-value və T-test-in Data Analitiklər Üçün Önəmi

Z-score, P-value və T-test statistik alətləri, data analitiklərinin verilənləri daha yaxşı başa düşməsinə və məlumatlar üzərində düzgün nəticələr çıxarmasına kömək edir. Bu alətlər analitiklərə müxtəlif növ məlumatları müqayisə etmək, anomaliyaları aşkar etmək və nəticələrin etibarlılığını qiymətləndirmək imkanı verir.

• Z-score, verilən məlumatın normal paylanma ilə uyğun olub olmadığını göstərmək və anomal məlumatları aşkar etmək üçün istifadə olunur.
• P-value, hipotez testlərində məlumatların təsadüfi olub-olmaması ilə bağlı qərar verməyə kömək edir. Kiçik P-value, nəticələrin statistik olaraq əhəmiyyətli olduğunu göstərir.
• T-test, iki və ya daha çox qrup arasında fərqləri müqayisə etməyə imkan verir və bu fərqlərin əhəmiyyətli olub olmadığını müəyyən edir.

Bu statistik alətlər, data analitiklərinə verilənləri daha dərindən təhlil etmək, qərarları düzgün qəbul etmək və doğru nəticələr çıxarmaq üçün lazım olan vasitələri təqdim edir.

5. Nəticə

Z-score, P-value və T-test, məlumat analitikləri üçün əsas statistik alətlərdən bəziləridir. Hər biri, verilənlərdəki əhəmiyyətli nüansları aşkar etməyə və nəticələrin doğruluğunu qiymətləndirməyə kömək edir. Bu alətləri düzgün istifadə etmək, daha doğru və etibarlı analizlər aparmağa imkan verir. Data analitikləri üçün bu alətləri yaxşı bilmək və tətbiq etmək, işin effektivliyini artırır və daha sağlam nəticələr əldə etməyə kömək edir.

Müəllif: Rafi Mammadov