メイン コンテンツへスキップ
サポート
Microsoft アカウントでサインイン
サインインまたはアカウントを作成してください。
こんにちは、
別のアカウントを選択してください。
複数のアカウントがあります
サインインに使用するアカウントを選択してください。

この記事では、 Z.TEST の数式の構文と使用方法について説明します  関数を Microsoft Excel で使用できます。

z 検定の片側確率の P 値を返します。

Z.TEST 関数は、指定した仮説の母集団平均 x について、配列で指定されたデータの観測値平均  (観測された標本平均) よりも標本平均が大きくなる確率を返します。

数式で Z.TEST 関数を使用して両側確率を計算する方法については、後の「解説」を参照してください。

書式

Z.TEST(配列,x,[σ])

Z.TEST 関数の書式には、次の引数があります。

  • 配列     必ず指定します。 x の検定対象となるデータを含む数値配列またはセル範囲を指定します。

  • x     必ず指定します。 検定する値を指定します。

  • σ     省略可能です。 母集団全体に基づく標準偏差を指定します。 省略すると、標本に基づく標準偏差が使用されます。

解説

  • 配列にデータが含まれていない場合、エラー値 #N/A が返されます。

  • σ が指定されている場合、Z.TEST 関数では次のような計算が行われます。

    Z.TEST( array,x,sigma ) = 1- Norm.S.Dist ((Average(array)- x) / (sigma/√n),TRUE)

    σが省略されている場合は、次のような計算が行われます。

    Z.TEST( array,x ) = 1- Norm.S.Dist ((Average(array)- x) / (STDEV(array)/√n),TRUE)

    ここで、x は標本平均 AVERAGE(配列)、n は COUNT(配列) です。

  • Z.TEST は、基になる母集団の平均が μ0 であるとき、観測値 AVERAGE(配列) よりも標本平均が大きくなる確率を表します。 正規分布の対称性から、AVERAGE(配列) < x である場合は、0.5 を超える値が返されます。

  • 次の数式を使用すると、基になる母集団の平均が x であるときに、AVERAGE(配列) よりも x から (どちらかの方向に) 離れた標本平均が得られる両側の確率を計算できます。

    =2 * MIN(Z.TEST(配列,x,σ), 1 - Z.TEST(配列,x,σ))

使用例

次の表のサンプル データをコピーし、新しい Excel ワークシートのセル A1 に貼り付けます。 数式を選択して、F2 キーを押し、さらに Enter キーを押すと、結果が表示されます。 必要に応じて、列幅を調整してすべてのデータを表示してください。

データ

3

6

7

8

6

5

4

2

1

9

数式

説明 (計算結果)

計算結果

=Z.TEST(A2:A11,4)

仮説の母集団平均を 4 として、上のデータから z 検定の片側確率の値を求めます (0.090574)。

0.090574

=2 * MIN(Z.TEST(A2:A11,4), 1 - Z.TEST(A2:A11,4))

仮説の母集団平均を 4 として、上のデータから z 検定の両側確率の値を求めます (0.181148)。

0.181148

=Z.TEST(A2:A11,6)

仮説の母集団平均を 6 として、上のデータから z 検定の片側確率の値を求めます (0.863043)。

0.863043

=2 * MIN(Z.TEST(A2:A11,6), 1 - Z.TEST(A2:A11,6))

仮説の母集団平均を 6 として、上のデータから z 検定の両側確率の値を求めます (0.273913)。

0.273913

ヘルプを表示

その他のオプションが必要ですか?

サブスクリプションの特典の参照、トレーニング コースの閲覧、デバイスのセキュリティ保護方法などについて説明します。

コミュニティは、質問をしたり質問の答えを得たり、フィードバックを提供したり、豊富な知識を持つ専門家の意見を聞いたりするのに役立ちます。

この情報は役に立ちましたか?

言語の品質にどの程度満足していますか?
どのような要因がお客様の操作性に影響しましたか?
[送信] を押すと、Microsoft の製品とサービスの改善にフィードバックが使用されます。 IT 管理者はこのデータを収集できます。 プライバシーに関する声明。

フィードバックをいただき、ありがとうございます。

×