Z-test(Z-검정)는 귀무가설에서 표준정규분포를 따르는 Z-통계량를 기반으로 하는 가설검정이다.
가장 간단한 Z-test(Z-검정)은 1-Sample Z-test(1-표본 Z-검정)로, 분산을 이미 알고 있는 정규
분포 모집단의 평균을 검정할 수 있다.

예를 들어, 어떤 의약품업체의 생산 관리자가 5g 짜리 연고에 충전씰링되는 연고의 양의 평균 무게가
목표값 5g과 같은지 여부를 확인하려고 한다. 과거 데이터를 통해 연고 충전씰링 장비는 표준편차가
0.2g 이라는 것을 알고 있다.

 

이 경우에 1-Sample Z-test (1-표본 Z-검정)를 실행하면
 
One-Sample Z: Values
Test of μ = 5 vs ≠ 5
The assumed standard deviation = 0.2

Variable  N    Mean   StDev  SE Mean       95% CI           Z      P
Values    9  4.7889  0.2472   0.0667  (4.6582, 4.9196)  -3.17  0.002
 

            


또한 Z-test(Z-검정)를 사용하여 프로빗 분석과 로지스틱 회귀분석의 예측변수가 반응변수에
유의한 영향을 미치는지 확인할 수 있다. 귀무가설은 예측변수가 유의하지 않다는 것이다.

Poisson Rate test(포아송 비율 검정)에서 샘플의 갯수와 사건발생 횟수가 많은 경우에
정규성추정(Normal approximation)을 적용하여 Z-test(Z-검정)를 수행할 수 있다.
 

                     
     

■ Exact Method를 적용한 결과
 
Test and CI for One-Sample Poisson Rate: Defective A
Test of rate = 20 vs rate ≠ 20
                      Total              Rate of                                  Exact
Variable     Occurrences   N  Occurrence        95% CI             P-Value
Defective A          713      40     17.8250  (16.5405, 19.1828)    0.002
 

■ Normal approximation Method를 적용한 결과
 
Test and CI for One-Sample Poisson Rate: Defective A
Test of rate = 20 vs rate ≠ 20
                       Total              Rate of
Variable     Occurrences   N  Occurrence        95% CI           Z-Value  P-Value
Defective A          713      40     17.8250  (16.5166, 19.1334)    -3.08    0.002