Teoria stojąca zap-wartości i hipoteza zerowa mogą początkowo wydawać się skomplikowane, ale zrozumienie pojęć pomoże ci poruszać się po świecie statystyki. Niestety, terminy te są często nadużywane w nauce popularnej, więc każdy powinien zrozumieć podstawy.
Obliczaniep-wartość modelu i udowodnienie / obalenie hipotezy zerowej jest zaskakująco proste w MS Excel. Można to zrobić na dwa sposoby i omówimy oba. Zagłębmy się.
Hipoteza zerowa ip-Wartość
Hipoteza zerowa to stwierdzenie, określane również jako stanowisko domyślne, które twierdzi, że związek między obserwowanymi zjawiskami nie istnieje. Można to również zastosować do skojarzeń między dwiema obserwowanymi grupami. Podczas badań sprawdzasz tę hipotezę i próbujesz ją obalić.
Załóżmy na przykład, że chcesz obserwować, czy dana modna dieta przynosi znaczące rezultaty. Hipoteza zerowa w tym przypadku jest taka, że nie ma znaczącej różnicy w wadze badanych przed i po diecie. Alternatywna hipoteza głosi, że dieta rzeczywiście coś zmieniła. To właśnie chcieliby udowodnić badacze.
PlikpWartość -wartość reprezentuje prawdopodobieństwo, że podsumowanie statystyczne byłoby równe lub większe od obserwowanej wartości, gdy hipoteza zerowa jest prawdziwa dla określonego modelu statystycznego. Chociaż często jest wyrażana jako liczba dziesiętna, generalnie lepiej jest wyrazić ją w procentach. Na przykładp-wartość 0,1 należy przedstawić jako 10%.
Niskip-wartość oznacza, że dowód przeciwko hipotezie zerowej jest silny. Oznacza to ponadto, że Twoje dane są znaczące. Z drugiej strony wysokip-wartość oznacza, że nie ma mocnych dowodów przeciwko tej hipotezie. Aby udowodnić, że modna dieta działa, naukowcy musieliby znaleźć niski poziomp-wartość.
Wynik istotny statystycznie to taki, który jest wysoce nieprawdopodobny, jeśli hipoteza zerowa jest prawdziwa. Poziom istotności jest oznaczony grecką literą alfa i musi być większy niżp-wartość, aby wynik był istotny statystycznie.
Wielu badaczy z różnych dziedzin używa rozszerzeniap-value, aby uzyskać lepszy i głębszy wgląd w dane, z którymi pracują. Niektóre z czołowych dziedzin obejmują socjologię, wymiar sprawiedliwości w sprawach karnych, psychologię, finanse i ekonomię.
Znajdowaniep-Wartość w Excelu
Możesz znaleźćp-wartość zbioru danych w MS Excel za pomocą funkcji T-Test lub za pomocą narzędzia do analizy danych. Najpierw przyjrzymy się funkcji T-Test. Przebadamy pięciu studentów, którzy przeszli na 30-dniową dietę. Porównamy ich wagę przed i po diecie.
UWAGA: na potrzeby tego artykułu będziemy używać programu MS Excel 2010. Chociaż nie jest to najnowszy, kroki powinny ogólnie dotyczyć również nowszych wersji.
Funkcja testu T.
Wykonaj poniższe czynności, aby obliczyćp-wartość z funkcją T-Test.
- Utwórz i wypełnij tabelę. Nasza tabela wygląda następująco:
- Kliknij dowolną komórkę poza stołem.
- Wpisz: = T.Test (.
- Po otwartym nawiasie wpisz pierwszy argument. W tym przykładzie jest to kolumna Przed dietą. Zakres powinien wynosić B2: B6. Jak dotąd funkcja wygląda następująco: T.Test (B2: B6.
- Następnie wprowadzimy drugi argument. Kolumna After Diet i jej wyniki to nasz drugi argument, a zakres, którego potrzebujemy, to C2: C6. Dodajmy to do wzoru: T.Test (B2: B6, C2: C6.
- Wpisz przecinek po drugim argumencie, a opcje rozkładu jednostronnego i dwustronnego automatycznie pojawią się w menu rozwijanym. Wybierzmy pierwszy - rozkład jednostronny. Kliknij go dwukrotnie.
- Wpisz kolejny przecinek.
- Kliknij dwukrotnie opcję Sparowane w następnym menu rozwijanym.
- Teraz, gdy masz już wszystkie potrzebne elementy, zamknij wspornik. Wzór dla tego przykładu wygląda następująco: = T.Test (B2: B6, C2: C6,1,1)
- Naciśnij enter. Komórka wyświetli plikp-wartość natychmiast. W naszym przypadku wartość to 0,133905569 lub 13,3905569%.
Będąc powyżej 5%, top-wartość nie dostarcza mocnych dowodów przeciwko hipotezie zerowej. W naszym przykładzie badania nie dowiodły, że dieta pomogła badanym osobom schudnąć. Nie musi to koniecznie oznaczać, że hipoteza zerowa jest poprawna, tylko że nie została jeszcze obalona.
Trasa analizy danych
Narzędzie do analizy danych pozwala robić wiele fajnych rzeczy, w tympobliczenia -wartościowe. Aby uprościć sprawę, użyjemy tej samej tabeli, co w poprzedniej metodzie.
Oto jak to się robi.
- Ponieważ mamy już różnice wagi w kolumnie D, pominiemy obliczanie różnicy. W przyszłych tabelach użyj tej formuły: = komórka 1-komórka 2.
- Następnie kliknij zakładkę Dane w menu głównym.
- Wybierz narzędzie do analizy danych.
- Przewiń listę w dół i kliknij opcję t-Test: Sparowane dwie próbki dla średnich.
- Kliknij OK.
- Pojawi się wyskakujące okienko. To wygląda tak:
- Wprowadź pierwszy zakres / argument. W naszym przykładzie jest to B2: B6.
- Wprowadź drugi zakres / argument. W tym przypadku jest to C2: C6.
- Pozostaw wartość domyślną w polu tekstowym Alfa (jest to 0,05).
- Kliknij przycisk opcji Zakres wyjściowy i wybierz miejsce, w którym chcesz uzyskać wynik. Jeśli jest to komórka A8, wpisz: $ A $ 8.
- Kliknij OK.
- Excel obliczyp-value i kilka innych parametrów. Stolik finałowy może wyglądać następująco:
Jak widać, jednostronnyp-wartość jest taka sama jak w pierwszym przypadku - 0,133905569. Ponieważ jest powyżej 0,05, hipoteza zerowa ma zastosowanie do tej tabeli, a dowody przeciwko niej są słabe.
Co należy wiedzieć op-Wartość
Oto kilka przydatnych wskazówek dotyczącychpobliczenia wartości w programie Excel.
Netflix wylogowuje się ze wszystkich urządzeń
- Jeślip-wartość jest równa 0,05 (5%), dane w Twojej tabeli są istotne. Jeśli jest mniejszy niż 0,05 (5%), posiadane dane są bardzo istotne.
- W przypadkup-wartość jest większa niż 0,1 (10%), dane w Twojej tabeli są nieistotne. Jeśli mieści się w zakresie 0,05–0,10, masz marginalnie istotne dane.
- Możesz zmienić wartość alfa, chociaż najczęstszymi opcjami są 0,05 (5%) i 0,10 (10%).
- Wybór testów dwustronnych może być lepszym wyborem, w zależności od Twojej hipotezy. W powyższym przykładzie jednostronne testowanie oznacza, że badamy, czy badane osoby straciły na wadze po diecie i właśnie tego musieliśmy się dowiedzieć. Ale dwustronny test sprawdziłby również, czy przybrali statystycznie istotne ilości na wadze.
- Plikp-value nie może identyfikować zmiennych. Innymi słowy, jeśli zidentyfikuje korelację, nie może zidentyfikować przyczyn za nią stojących.
Plikp-Value Demystified
Każdy statystyczny wart swojej uwagi musi znać tajniki testowania hipotez zerowych i wiedzieć, co to jestp-wartość oznacza. Wiedza ta przyda się również badaczom z wielu innych dziedzin.
Czy kiedykolwiek korzystałeś z programu Excel do obliczania plikup-wartość modelu statystycznego? Której metody użyłeś? Wolisz inny sposób obliczania tego? Daj nam znać w sekcji komentarzy.
