Теорија која стоји иза п- вредности и нулту хипотезу у почетку се може чинити компликованом, али разумевање концепата помоћи ће вам да се крећете по свету статистике. Нажалост, у популарној науци се ови појмови често злоупотребљавају, па би било корисно да сви разумију основе.
Такође погледајте наш чланак Како избрисати сваки други ред у Екцелу
Израчунавање п- вредности модела и доказивање / оповргавање нулте хипотезе изненађујуће је једноставно са МС Екцел. Постоје два начина за то и оба ћемо покрити. Идемо копати.
Нулта хипотеза и п- вредност
Нулта хипотеза је изјава, која се такође назива и задана позиција, која тврди да однос између посматраних појава не постоји. Такође се може применити на асоцијације између две посматране групе. Током истраживања тестирате ову хипотезу и покушавате је оповргнути.
На пример, реците да желите да посматрате да ли одређена исхрана за фад има значајне резултате. Нулта хипотеза у овом случају је да не постоји значајна разлика у тежини испитаника пре и после дијета. Алтернативна хипотеза је да је исхрана направила значај. То би истраживачи покушали да докажу.
П- вредност представља шансу да би статистички резиме био једнак или већи од посматране вредности када је нултова хипотеза тачна за одређени статистички модел. Иако се често изражава као децимални број, генерално је боље изразити га као проценат. На пример, п- вредност 0, 1 треба да буде представљена као 10%.
Низак п- вредност значи да су докази против ништавне хипотезе снажни. То даље значи да су ваши подаци значајни. С друге стране, висока п- вредност значи да нема чврстих доказа против те хипотезе. Да би доказали да фад дијета делује, истраживачи би морали да пронађу ниску п- вредност.
Статистички значајан резултат је онај за који је мало вероватно да ће се догодити ако је нулта хипотеза тачна. Ниво значајности означен је грчким словом алфа и мора бити већи од п- вредности да би резултат био статистички значајан.
Многи истраживачи у широком распону поља користе п- вредност како би добили бољи и дубљи увид у податке са којима раде. Неке од истакнутих области укључују социологију, кривично правосуђе, психологију, финансије и економију.
Проналажење п -Валуе у Екцелу
Можете пронаћи п- вредност скупа података у МС Екцел-у преко функције Т-Тест или помоћу алата за анализу података. Прво ћемо се позабавити функцијом Т-теста. Испитаћемо пет студената који су прешли на 30-дневну дијету. Упоредићемо њихову тежину пре и после дијете.
НАПОМЕНА: За потребе овог чланка користићемо МС Екцел 2010. Иако није најновија, кораци би се углавном требали односити и на новије верзије.
Функција Т-теста
Следите ове кораке да бисте израчунали п- вредност помоћу функције Т-Тест.
- Креирајте и попуните табелу. Наша табела изгледа овако:
- Кликните на било коју ћелију ван вашег стола.
- Унесите: = Т.Тест (.
- Након отвореног заграде унесите први аргумент. У овом примјеру то је ступац Прије дијета. Распон треба да буде Б2: Б6. За сада функција изгледа овако: Т.Тест (Б2: Б6).
- Затим ћемо ући у други аргумент. Ступац Афтер Диет и његови резултати су наш други аргумент и распон који нам треба је Ц2: Ц6. Додајмо га у формулу: Т.Тест (Б2: Б6, Ц2: Ц6.
- Након другог аргумента укуцајте зарез, а опције расподјеле са једним репом и двостране дистрибуције аутоматски ће се појавити у падајућем менију. Одаберемо прву - једносмерну дистрибуцију. Двапут кликните на њу.
- Унесите другу зарез.
- Двапут кликните на опцију Упарени у следећем падајућем менију.
- Сада када имате све потребне елементе, затворите носач. Формула за овај пример изгледа овако: = Т.Тест (Б2: Б6, Ц2: Ц6, 1, 1)
- Притисните ентер. Ћелија ће одмах приказати п- вредност. У нашем случају вредност је 0, 133906 или 13, 3906%.
Будући да је виши од 5%, овај п- вредност не даје јаке доказе против нулте хипотезе. У нашем примјеру, истраживање није доказало да је дијета помогла испитаницима да изгубе значајну количину килограма. То не значи да је нулана хипотеза тачна, само што још није оповргнута.
Рута за анализу података
Алат за анализу података омогућава вам да урадите много добрих ствари, укључујући п -израчунавање вредности. Да поједноставимо ствари, користићемо исту табелу као у претходном методу.
Ево како се то ради.
- Будући да већ имамо разлике у тежини у колони Д, прескочићемо израчун разлике. За будуће табеле користите ову формулу: = "Ћелија 1" - "Ћелија 2".
- Затим кликните на картицу Подаци у главном менију.
- Изаберите алатку за анализу података.
- Померите се по листи и кликните на опцију т-Тест: Упарени два узорка за средство.
- Притисните ОК.
- Појавиће се скочни прозор. То изгледа овако:
- Унесите први распон / аргумент. У нашем примеру је Б2: Б6.
- Унесите други распон / аргумент. У овом случају то је Ц2: Ц6.
- Оставите задану вредност у текстном пољу Алпха (то је 0, 05).
- Притисните радио дугме Излазни опсег и одаберите место где желите резултат. Ако се ради о ћелији А8, упишите: $ А $ 8.
- Притисните ОК.
- Екцел ће израчунати п- вредност и неколико других параметара. Завршни сто може изгледати овако:
Као што видите, једносмерна п- вредност једнака је као у првом случају - 0, 133905569. Пошто је изнад 0, 05, за ову табелу важи ништавна хипотеза, а докази против ње су слаби.
Ствари које треба знати о п- вредности
Ево неколико корисних савета у вези с израчунавањем п- вредности у Екцелу.
- Ако је п- вредност једнака 0, 05 (5%), подаци у вашој табели су значајни. Ако је мањи од 0, 05 (5%), ваши подаци су изузетно важни.
- У случају да је п- вредност већа од 0, 1 (10%), подаци у вашој табели су безначајни. Ако је у опсегу 0, 05-0, 10, имате мало значајне податке.
- Можете променити алфа вредност, мада су најчешће опције 0, 05 (5%) и 0, 10 (10%).
- Одабир тестирања с два ребра може бити бољи избор, зависно од ваше хипотезе. У горњем примеру, тестирање са једним репом значи да истражујемо да ли су испитаници изгубили на тежини након дијета, а то је управо оно што смо требали да сазнамо. Али двоструки тест ће такође испитати да ли су добили статистички значајне количине на тежини.
- П- вредност не може да идентификује променљиве. Другим речима, ако идентификује повезаност, не може да утврди узроке који стоје иза ње.
П -Валуе Демистификована
Сваки статистичар који вреди своје соли мора да зна које су вредности и тестови нулте хипотезе и шта значи п- вредност. Ово знање ће такође бити корисно истраживачима у многим другим областима.
Да ли сте икада користили Екцел за израчунавање п- вредности статистичког модела? Који метод сте користили? Да ли више волите други начин да га израчунате? Јавите нам у одељку коментара.
