Valoarea P este utilizată în analiza de corelație și regresie în excel, ceea ce ne ajută să identificăm dacă rezultatul obținut este fezabil sau nu și care set de date de la rezultat să funcționeze cu valoarea valorii P variază de la 0 la 1, există nu există nicio metodă încorporată în Excel pentru a afla valoarea P a unui set de date dat, în schimb, folosim alte funcții, cum ar fi funcția Chi.
Excel P-Value
Valoarea P nu este altceva decât valoarea probabilității exprimată în valoare procentuală în testarea ipotezelor pentru a susține sau respinge ipoteza nulă. Valoarea P sau Valoarea probabilității este un concept popular în lumea statistică. Toți analiștii aspiranți ar trebui să știe despre valoarea P și scopul acesteia în știința datelor. O frecvență a punctelor de date se numește frecvență ipotetică și nivel de semnificație observat pentru ipoteza testului.
- Valoarea P este notată cu zecimale, dar este întotdeauna un lucru bun să spuneți rezultatul valorii P în procente în loc de zecimale. A spune 5% este întotdeauna mai bun decât a spune punctelor zecimale 0,05.
- În testul efectuat pentru a găsi valoarea P, dacă valoarea P este mai mică, dovezile mai puternice împotriva ipotezei nule și datele dvs. sunt mai importante sau semnificative. Dacă valoarea P este mai mare, atunci există dovezi slabe împotriva ipotezei nule. Deci, executând un test de ipoteză și găsind valoarea P, putem înțelege de fapt semnificația descoperirii.
Cum se calculează valoarea P în T-Test în Excel?
Mai jos sunt exemple pentru a calcula valoarea P în Excel T-Test.
P-Value Excel T-Test Exemplul nr. 1
În Excel, putem găsi valoarea P cu ușurință. Executând T-Test în excel, putem ajunge la afirmația dacă ipoteza nulă este ADEVĂRATĂ sau FALSĂ. Uitați-vă la exemplul de mai jos pentru a înțelege conceptul practic.
Să presupunem că vi se furnizează procesul de scădere în greutate prin intermediul datelor de dietă, iar mai jos sunt datele disponibile pentru a testa ipoteza nulă.
Pasul 1: Primul lucru pe care trebuie să-l facem este să calculăm diferența dintre înainte de dietă și după dietă.
Ieșirea este dată mai jos:
Trageți Formula în restul celulelor.
Pasul 2: Acum accesați fila Date, iar sub datele, fila faceți clic pe Analiza datelor.
Pasul 3: Derulați acum și găsiți T.Test: Paired Two Sample for Means.
Pasul 4: Selectați acum Variabila 1 Gama ca înainte de coloana dietă.
Pasul 5: Variabila 2 a sunat după o coloană de dietă.
Pasul 6: valoarea alfa va fi implicită 0,05, adică 5%. Pentru a păstra aceeași valoare.
Notă: 0,05 și 0,01 sunt adesea utilizate niveluri comune de semnificație.
Pasul 7: Selectați acum domeniul de ieșire, adică unde doriți să afișați rezultatele analizei.
Pasul 8: Faceți clic pe OK. Avem rezultate de analiză din celula F1.
Ok, avem rezultate aici. Valoarea P cu un test cu o singură coadă este 0,078043, iar valoarea P cu cele două teste pe coadă este 0,156086. În ambele cazuri, valoarea P este mai mare decât valoarea alfa, adică 0,05.
În acest caz, valoarea P este mai mare decât valoarea alfa, deci ipoteza nulă este ADEVĂRATĂ, adică dovezi slabe împotriva ipotezei nule. Aceasta înseamnă că sunt de fapt puncte de date foarte apropiate între două puncte de date.
P-Value Excel Exemplul # 2 - Găsiți valoarea P cu funcția T.TEST
În Excel, avem o funcție încorporată numită T.TEST, care ne poate da rezultatul P-Value instantaneu.
Deschideți funcția T.TEST în oricare dintre celulele din foaia de calcul.
Selectați matricea 1 ca înainte de coloana dietă.
Al doilea argument va fi după coloana dietă, adică matricea 2
Cozile vor fi distribuite cu o singură coadă.
Tipul va fi împerecheat .
Acum închideți formula, vom avea un rezultat al P-Value.
Deci, avem valoarea P, adică 0,078043, care este exact la fel ca și testul anterior al rezultatului analizei.
Lucruri de amintit
- Puteți schimba nivelul de semnificație (valoare alfa) la diferite niveluri și ajungeți la valorile P în excel în diferite puncte.
- Valorile alfa comune sunt 0,05 și 0,01.
- Dacă valoarea P este> 0,10, atunci datele nu sunt semnificative; dacă valoarea P este <= 0,10, atunci datele sunt marginal semnificative.
- Dacă valoarea P este <= 0,05, atunci datele sunt semnificative, iar dacă valoarea P este <0,05, atunci datele sunt extrem de semnificative.
