Excel P-Value (Содержание)

  • P-значение в Excel
  • Как рассчитать P-значение в Excel?

P-значение в Excel

  • P-значения в Excel можно назвать значениями вероятности, они используются для понимания статической значимости результатов.
  • Значение P используется для проверки правильности нулевой гипотезы. Если нулевая гипотеза считается неправдоподобной согласно P-значению, то это приводит нас к мысли, что альтернативная гипотеза может быть верной. По сути, это позволяет нам выяснить, были ли предоставленные результаты случайными или они демонстрируют, что мы тестируем две несвязанные вещи. Таким образом, P-Value - это следователь, а не судья.
  • P-значение - это число от 0 до 1, но о них проще думать в процентах (т. Е. Для Pvalue 0, 05 - 5%. Меньшее Pvalue приводит к отклонению нулевой гипотезы).
  • Поиск P-значения для корреляции в Excel - это относительно простой процесс, но для этой задачи не существует ни одной функции, мы также увидим пример для этой же задачи.
  • Формула для вычисления P-значения: TDIST (x, deg_freedom, tails)

Нулевая гипотеза:

  • Когда мы сравниваем две вещи друг с другом, то нулевая гипотеза - это предположение, что между двумя вещами нет никакой связи.
  • Прежде чем сравнивать две вещи друг с другом, мы должны доказать, что существует какая-то связь между этими двумя.
  • Когда значение P отвергает нулевую гипотезу, мы можем сказать, что оно имеет хорошие шансы на то, что обе вещи, которые мы сравниваем, имеют некоторую связь друг с другом.

Как рассчитать P-значение в Excel?

Давайте разберемся, как рассчитать P-Value в Excel, используя несколько примеров.

Вы можете скачать этот шаблон Excel P-Value здесь - Шаблон Excel P-Value

P-значение в Excel - пример № 1

В этом примере мы рассчитаем P-значение в Excel для заданных данных.

  • Что касается скриншота, мы можем видеть ниже, мы собрали данные некоторых игроков в крикет против прогонов, которые они сделали в определенной серии.

  • Теперь, для этого нам нужен еще один хвост, мы должны получить ожидаемые пробеги, которые должен был забить каждый игрок с битой.
  • Для столбца ожидаемых пробегов мы найдем средние пробеги для каждого игрока, разделив нашу сумму подсчетов на сумму пробегов следующим образом.

  • Здесь мы нашли ожидаемое значение, разделив нашу сумму отсчетов на сумму прогонов. В основном средний и в нашем случае это 63, 57 .
  • Как видно из таблицы, мы добавили столбец для ожидаемых прогонов, перетащив формулу, использованную в ячейке C3.

Теперь, чтобы найти P-значение для этого конкретного выражения, формулой для этого является TDIST (x, deg_freedom, tails).

Так вот,

  • х = диапазон наших данных, которые запускаются
  • deg_freedom = диапазон данных наших ожидаемых значений.
  • tails = 2, так как мы хотим получить ответ для двух хвостов.

  • На изображении выше мы видим, что полученные результаты составляют почти 0.
  • Таким образом, для этого примера мы можем сказать, что у нас есть веские доказательства в пользу нулевой гипотезы.

P-значение в Excel - пример № 2

  • Здесь для давайте предположим некоторые значения, чтобы определить поддержку против квалификации доказательств.
  • Для нашей формулы = TDIST (x, deg_freedom, tails).
  • Здесь, если мы возьмем x = t (тестовая статистика), deg_freedom = n, tail = 1 или 2.

  • Здесь, как мы можем видеть результаты, если мы видим в процентах, это 27, 2%.

Точно так же вы можете найти P-значения для этого метода, когда предоставляются значения x, n и tails.

P-значение в Excel - пример № 3

Здесь мы увидим, как рассчитать P-значение в Excel для корреляции.

  • В то время как в Excel нет формулы, которая дает прямое значение P-значения, связанного с корреляцией.
  • Таким образом, мы должны получить P-значение из корреляции, корреляция - это r для P-значения, как мы уже обсуждали ранее, чтобы найти P-Valuepvalue, которое мы должны найти после получения корреляции для заданных значений.
  • Чтобы найти корреляцию, формула является CORREL (массив1, массив2)

  • Из уравнения корреляции мы найдем тестовую статистику r. Мы можем найти т для P-значения.
  • Чтобы вывести t из r, формула t = (r * sqrt (n-2)) / (sqrt (1-r 2)
  • Теперь предположим, что n (№ наблюдения) равно 10 и r = 0, 5

  • На изображении выше мы нашли t = 1.6329…
  • Теперь, чтобы оценить значение значимости, связанное с t, просто используйте функцию TDIST.

= t.dist.2t (т, степень_свободы)

  • Таким образом, P-значение, которое мы нашли для данной корреляции, составляет 0, 1411.
  • С помощью этого метода мы можем найти P-значение из корреляции, но после нахождения корреляции мы должны найти t и затем после того, как мы сможем найти P-значение.

A / B тестирование:

  • A / B-тестирование - это скорее обычный пример, чем превосходный пример P-Value.
  • Здесь мы рассмотрим пример запуска продукта, организованного телекоммуникационной компанией:
  • Мы собираемся классифицировать данные или привлекать людей с историческими данными и данными наблюдений. Исторические данные в смысле ожидаемых людей согласно прошлым событиям запуска.

Тест: 1 Ожидаемые данные :

Всего посетителей: 5000

Помолвлено: 4500

Слева: 500

Тест: 2 Наблюдаемые данные :

Всего посетителей: 7000

Занято: 6000

Слева: 1000

  • Теперь, чтобы найти х 2, мы должны использовать формулу хи-квадрат, в математическом отношении ее сложение (наблюдаемые данные - ожидаемые) 2 / ожидаемые
  • Для наших наблюдений его х 2 = 1000

  • Теперь, если мы проверим наш результат с помощью диаграммы хи-квадрат и просто пробежимся, наш счет хи-квадрат 1000 со степенью свободы 1.
  • В соответствии с приведенной выше таблицей хи-квадрат, и идея в том, что мы будем двигаться слева направо, пока не найдем счет, соответствующий нашим оценкам. Наше приблизительное значение P - это значение P в верхней части таблицы, выровненное по столбцу.
  • Для нашего теста оценка очень высока, чем самое высокое значение в данной таблице 10, 827. Таким образом, мы можем предположить, что значение P для нашего теста составляет не менее 0, 001.
  • Если мы проведем наш счет через GraphPad, мы увидим, что его значение составляет менее 0, 00001.

Что нужно помнить о P-Value в Excel

  • P-Value включает в себя измерение, сравнение, тестирование всего, что составляет исследование.
  • P-значения - это далеко не все исследования, они только помогают вам понять вероятность того, что ваши результаты окажутся случайными и измененными условиями.
  • Это на самом деле не говорит вам о причинах, величине или для определения переменных.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по P-Value в Excel. Здесь мы обсудили, как рассчитать P-Value в Excel вместе с практическими примерами и загружаемым шаблоном Excel. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи -

  1. Как использовать SUM в Excel?
  2. MS Excel: СРЕДНЯЯ функция
  3. Лучшие примеры функции SUMIF
  4. Руководство к Excel БОЛЬШАЯ функция

Категория: